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Python使用Matplotlib绘制Swarm Plot(蜂群图)的代码

python 来源：互联网 作者：佚名 发布时间：2025-04-04 08:50:39 人浏览
摘要

Swarm Plot（蜂群图）是一种数据可视化图表，它用于展示分类数据的分布情况。这种图表通过将数据点沿着一个或多个分类变量轻微地分散，以避免它们之间的重叠，从而更好地显示数据的分布

Swarm Plot（蜂群图）是一种数据可视化图表，它用于展示分类数据的分布情况。这种图表通过将数据点沿着一个或多个分类变量轻微地分散，以避免它们之间的重叠，从而更好地显示数据的分布密度和分布趋势。Swarm Plot特别适用于较小的数据集。

为什么使用Swarm Plots？

蜂群图在以下情况下非常有利：

  • 可视化类别内的点分布。
  • 识别数据中的模式或离群值。
  • 通过显示单个数据点来补充其他图，如箱形图或小提琴图。

但是，它们可能会因大型数据集而变得混乱，并且可能不适合涉及多个变量的复杂关系。

使用Matplotlib创建Swarm Plots

虽然Seaborn提供了一种简单的方法来创建蜂群图，但Matplotlib没有用于这种类型图的内置函数。但是，您可以通过编写自定义函数来创建类似的效果。

要在Matplotlib中创建蜂群图，关键是操纵数据点的x轴位置，使它们水平间隔开，避免重叠，同时保持它们的分类分组。

步骤1：导入所需的库

首先导入必要的库，例如Matplotlib、NumPy和Pandas以进行数据操作。以下是如何使用Matplotlib创建蜂群图的示例：

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import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

步骤2：生成示例数据

对于本文，让我们创建一个表示多个类别和数值数据的随机数据集。您可以将其替换为您想要可视化的任何数据集。

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# Create a sample dataset

np.random.seed(0)

categories = ['A', 'B', 'C']

data = {

    'Category': np.random.choice(categories, size=150),

    'Value': np.random.randn(150)

}

df = pd.DataFrame(data)

步骤3：散点图准备

使用Matplotlib的散点函数绘制各个点。y轴表示值，而x轴表示类别。

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# Create a basic scatter plot

plt.scatter(df['Category'], df['Value'])

plt.xlabel('Category')

plt.ylabel('Value')

plt.title('Basic Scatter Plot')

plt.show()

输出

在这里插入图片描述

在这个阶段，点将重叠，特别是在密集区域。下一步是将点隔开，以获得更清晰的群体图效果。

步骤4：添加抖动以避免重叠

为了避免数据点重叠，您可以向x轴位置添加抖动（一个小的随机变化）。这将模拟群集图的效果，其中点水平分布。

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def add_jitter(x, scale=0.05):

    return x + np.random.uniform(-scale, scale, size=len(x))

 

df['Jittered_Category'] = df['Category'].apply(lambda x: categories.index(x))

df['Jittered_Category'] = add_jitter(df['Jittered_Category'])

 

# Create a scatter plot with jittered points

plt.scatter(df['Jittered_Category'], df['Value'], alpha=0.7)

plt.xticks(ticks=range(len(categories)), labels=categories)

plt.xlabel('Category')

plt.ylabel('Value')

plt.title('Swarm Plot with Jittered Points')

plt.show()

在这里插入图片描述

在这里，add_jitter用于稍微移动每个类别中的点的x轴位置。这样可以防止重叠，并使点沿分类轴均匀分布。

自定义蜂群图

1. 使用注释增强蜂群图

您可以向蜂群图添加文本注释以突出显示某些数据点。当您想要指出特定的值或类别时，这特别有用。注释有助于强调特定的数据点并提供额外的上下文。

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# Add annotations to the plot

plt.scatter(df['Jittered_Category'], df['Value'], s=50, alpha=0.6)

plt.xticks(ticks=range(len(categories)), labels=categories)

plt.xlabel('Category')

plt.ylabel('Value')

plt.title('Swarm Plot with Annotations')

 

# Highlight a point

highlight = df.iloc[10]

plt.annotate('Highlighted Point', (highlight['Jittered_Category'], highlight['Value']),

             xytext=(10, 20), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

 

plt.show()

在这里插入图片描述

2. 为不同类别添加颜色

要区分类别，可以使用散点图中的c参数为每个类别添加不同的颜色。

在这里插入图片描述

将蜂群图与其他图类型叠加

蜂群图可以与其他类型的图（如箱线图或小提琴图）结合使用，以提供更全面的数据分布视图。例如，您可以将群图叠加在箱形图上。

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# Create a box plot

plt.boxplot([df[df['Category'] == cat]['Value'] for cat in categories], positions=range(len(categories)))

 

# Overlay the swarm plot

plt.scatter(df['Jittered_Category'], df['Value'], c=df['Color'], s=50, alpha=0.6)

plt.xticks(ticks=range(len(categories)), labels=categories)

plt.xlabel('Category')

plt.ylabel('Value')

plt.title('Swarm Plot Overlayed on Box Plot')

plt.show()

在这里插入图片描述

Tips和最佳实践

  • 数据缩放：确保x轴正确缩放，以适应抖动，而不会过度重叠。
  • 抖动灵敏度：您添加的抖动量应根据数据的密度进行调整。太多的抖动会使图形混乱。
  • 小心使用颜色和标记：颜色和形状的选择应避免混淆，特别是在具有许多类别的复杂图中。

总结

在Matplotlib中创建蜂群图需要手动操作数据点的x轴位置以避免重叠。虽然像Seaborn这样的库简化了这个过程，但Matplotlib提供了根据特定需求定制蜂群图的灵活性。通过添加抖动、调整点大小和透明度以及使用颜色和标记形状，您可以创建有效且视觉上吸引人的蜂群图。
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