Criando Swarm Plots
O swarmplot é muito semelhante ao stripplot, mas possui uma grande vantagem: os pontos não se sobrepõem.
Em um stripplot, utilizamos o "jitter" para espalhar aleatoriamente os pontos, evitando que fiquem sobrepostos, mas ainda podem ocorrer sobreposições. O swarmplot utiliza um algoritmo específico para ajustar os pontos ao longo do eixo categórico, formando uma distribuição clara e sem sobreposição, semelhante ao formato de um violin plot.
Parâmetros principais
dodge=True: ao utilizar uma variávelhue(por exemplo, separando fumantes e não fumantes), este parâmetro separa os grupos em "swarms" distintos, lado a lado, em vez de misturá-los;linewidth: adiciona uma borda ao redor de cada ponto, tornando-os distintos mesmo que sejam pequenos.
Exemplo
Veja como o parâmetro dodge altera a visualização. Observe como os pontos azuis e laranjas ficam separados.
1234567891011121314151617import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a swarmplot sns.swarmplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='sex', dodge=True, # Separate Male/Female into side-by-side swarms size=4 ) plt.show()
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Visualização da distribuição das gorjetas utilizando um swarmplot com estilo distinto.
- Definir o estilo como
'whitegrid'. Passar um dicionário para definir'axes.facecolor'como'seashell'. - Criar um swarmplot utilizando o conjunto de dados
tips(df):
- Mapear
'day'parax,'total_bill'paraye'sex'parahue. - Definir o
sizedos pontos como2para acomodar mais pontos sem sobreposição. - Adicionar uma borda aos pontos utilizando
linewidth=1. - Separar as categorias (male/female) lado a lado configurando
dodge=True. - Utilizar a paleta
'rocket'.
- Exibir o gráfico.
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Em um stripplot, utilizamos o "jitter" para espalhar aleatoriamente os pontos, evitando que fiquem sobrepostos, mas ainda podem ocorrer sobreposições. O swarmplot utiliza um algoritmo específico para ajustar os pontos ao longo do eixo categórico, formando uma distribuição clara e sem sobreposição, semelhante ao formato de um violin plot.
Parâmetros principais
dodge=True: ao utilizar uma variávelhue(por exemplo, separando fumantes e não fumantes), este parâmetro separa os grupos em "swarms" distintos, lado a lado, em vez de misturá-los;linewidth: adiciona uma borda ao redor de cada ponto, tornando-os distintos mesmo que sejam pequenos.
Exemplo
Veja como o parâmetro dodge altera a visualização. Observe como os pontos azuis e laranjas ficam separados.
1234567891011121314151617import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a swarmplot sns.swarmplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='sex', dodge=True, # Separate Male/Female into side-by-side swarms size=4 ) plt.show()
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