Plóbulo marítimo

La gráfica de enjambre es idéntica a la gráfica de tira, excepto que los bordes se modifican de tal manera que no se cruzan entre sí, lo que ayuda a ilustrar efectivamente la visualización de los datos. Se crea un gráfico de enjambre solo. Pero se prefiere utilizarlo junto con una caja ya que los títulos correspondientes se usan para etiquetar las dimensiones. Dibujemos los mapas de enjambre con la ayuda de la función Swarmplot ().

Ejemplo no.1:

Aquí, creamos un gráfico de probabilidad categorizado con puntos que no se superponen. Entonces, utilizamos el método SwarmPlot () para hacer un gráfico que contenga los valores discretos.

Al comienzo del código, integramos los pandas de los paquetes como PD, matplotlib.pyplot como plt y seaborn como SNS. A continuación, especificamos el conjunto de datos con la ayuda del método DataFrame (). Esta función está asociada con el módulo pandas. Creamos cuatro matrices diferentes. La primera matriz contiene la cantidad de los productos que se han agotado. La segunda matriz muestra las tarifas de los productos. La tercera matriz posee el récord de los meses. La última matriz tiene datos sobre los nombres de los productos.

En el siguiente paso, queremos dibujar el gráfico de enjambre, por lo que llamamos a la función SwarmPlot (). Al final, empleamos la función show () del matplotlib.biblioteca de pyplot.

Ejemplo no.2:

Utilizamos el argumento HUE dentro del método SwarmPlot () y dividimos los segmentos para los múltiples productos en este caso. Al especificar el valor del parámetro "Dodge" a verdadero, segregamos los elementos. También podríamos pasar algunos parámetros adicionales utilizando el método SwarmPlot (). El parámetro de tamaño se utiliza para ajustar el "tamaño" de los elementos.

Con la ayuda del atributo de "paleta", cambiamos el esquema de color para grupos distintos. La opción "LineWidth" proporciona un límite al ancho definido de puntos. Aplicemos todos los parámetros previamente en el código.

En primer lugar, integramos los archivos de encabezado requeridos. La biblioteca de pandas está integrada como PD, matplotlib.Pyplot está integrado como PLT, y Seaborn está integrado como SNS. La función DataFrame () se utiliza para proporcionar el conjunto de datos. El paquete pandas está vinculado a este método. Hacemos cuatro matrices únicas. El número de artículos con entradas agotadas se representa en la primera matriz. El precio de los productos básicos se muestra en la segunda matriz. Los datos de los meses se mantienen en la tercera matriz. Los títulos de la mercancía se almacenan en la última matriz.

Ahora, se dibuja la figura del enjambre, por lo tanto, utilizamos el método Swarmplot (). El conjunto de datos, las etiquetas del eje x e y, el tono, el esquivo, el ancho de línea, la paleta y el tamaño son argumentos para este método. El valor del "tono" es el producto. El "linewidth" es 3.5. La "paleta" está set2. Y el "tamaño" es 14. Terminamos el código ilustrando la gráfica resultante, por lo que aplicamos el método show ().

Ejemplo no.3:

Cada dimensión del parámetro "Hue" está representada por un área designada en el plano de categoría estadística. Configuramos el "esquivador" en verdadero mientras empleamos el parámetro "tono" y aísla los elementos para múltiples variaciones de tono. El parámetro "Paleta" se utiliza para representar los diversos tonos del atributo de tono.

Después de incluir el mar y matplotlib.bibliotecas de pyplot, llamamos a la función set () del paquete marítimo. Pasamos el estilo como parámetro a esta función. Le damos el valor "WhiteGrid" al parámetro de estilo. Muestra el color de fondo del gráfico.

Ahora, obtenemos el marco de datos incorporado, por lo que usamos la función Load_DataSet (). Esta función se toma del archivo de encabezado marino y contiene los "consejos" como argumento. A continuación, utilizamos el método SwarmPlot () para crear la tabla de enjambre. Aquí, especificamos el título de ambos ejes, el valor del tono, los datos, la paleta y la esquivación como los parámetros de la función. El eje X muestra el registro de los días, mientras que el eje y muestra el registro del total_bill. Para representar el gráfico final, llamamos al método show (). El matplotlib.El módulo pyplot contiene esta funcionalidad.

Ejemplo no.4:

Con la ayuda del atributo "marcador", así como el argumento "alfa", dibujamos los puntos masivos y los diversos estilos. Empleamos el atributo "alfa" para controlar la visibilidad del valor de datos. Y aplique el argumento de "marcador" para el indicador para modificar el conjunto de datos.

Aquí, presentamos el Seaborn y Matplotlib.marcos de pyplot. Se utiliza el método set () del componente marídico. El estilo se suministra como argumento para este método. Proporcionamos la variable de estilo con el valor "WhiteGrid". Muestra la apariencia visual del gráfico.

Tenemos la intención de obtener el marco de datos incorporado, por lo que llamamos al método de DataSet de carga (). Este método se obtiene de la plantilla marina y tiene el parámetro de "consejos". La figura del enjambre se crea con la ayuda de la técnica SwarmPlot (). Las entradas de la función son la leyenda de ambos ejes, valor de tono, datos, paleta, tamaño del marcador, forma del marcador, edgecolor y valor alfa.

El eje X demuestra los datos de los días, mientras que el eje Y indica el registro de la factura total. Los marcadores de la forma '*' con el tamaño 20 se encuentran en este mapa de enjambre. La función show () de matplotlib.Pyplot se usa para representar el gráfico final.

Conclusión

Discutimos las diversas técnicas para trazar la trama de enjambre en este artículo. Los mapas de enjambre son una forma de gráfico de dispersión que se aplican para mostrar datos categóricos. Evita que los elementos se superpongan. Podemos utilizar el método swarmplot () para dibujar estas gráficas. Siempre que el marco de la muestra sea enorme, no podemos usar este tipo de gráfico.