利用python绘制蜂群图的示例代码
利用python绘制蜂群图
蜂群图 (swarmplot)简介
蜂群图可以不重叠的显示各数据点的分布。相对于散点图,所绘制的点彼此靠近且不会重叠,能有效呈现出点分布的局部密度信息。
快速绘制
基于seaborn
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定义数据 my_variable = np.random.normal(loc=10, scale=5, size=100) # 利用swarmplot函数绘制蜂群图 sns.swarmplot(y=my_variable) plt.show()
定制多样化的蜂群图
自定义蜂群图一般是结合使用场景对相关参数进行修改,并辅以其他的绘图知识。参数信息可以通过官网进行查看,其他的绘图知识则更多来源于实战经验,大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验,以便于日后总结。
seaborn主要利用swarmplot
绘制蜂群图,可以通过seaborn.swarmplot了解更多用法
- 绘制多个蜂群图
import matplotlib as mpl import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定义数据(两组) sample_size = 100 data_group1 = np.random.normal(loc=2, scale=2, size=sample_size) data_group2 = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=sample_size) data_combined = np.concatenate([data_group1, data_group2]) category_feature = ['Group 1'] * sample_size + ['Group 2'] * sample_size # 定义类别 # 绘制蜂群图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.swarmplot(x=category_feature, y=data_combined, palette='Set2', hue=category_feature, ) plt.title('Swarm Plot') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Data') plt.show()
修改参数
import matplotlib as mpl import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定义数据 my_variable = np.random.normal(loc=10, scale=5, size=100) # 修改颜色、方向 sns.swarmplot(x=my_variable, color='red', edgecolor='black', linewidth=0.9, ) plt.show()
总结
以上通过seaborn的swarmplot
可以快速绘制蜂群图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的蜂群图来适应相关使用场景。
到此这篇关于利用python绘制蜂群图的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关python绘制蜂群图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
相关文章
用Python实现定时备份Mongodb数据并上传到FTP服务器
这篇文章主要介绍了用Python实现定时备份Mongodb数据并上传到FTP服务器,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2021-01-01
最新评论