Python Seabornのカテゴリ散布図でジッターパラメーターを使用せずにポイントがオーバーラップするのを避けますか？

Seabornを使用します。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。このインターフェースは、データの種類と、特定のフィルターが適用されたときのデータの動作をカスタマイズおよび制御するのに役立ちます。

「stripplot」関数は、変数の少なくとも1つがカテゴリ型である場合に使用されます。データは、軸の1つに沿って並べ替えられた方法で表されます。ただし、欠点は、特定のポイントが重複することです。これは、変数間の重複を避けるために「ジッター」パラメーターを使用する必要がある場合です。

データセットにランダムなノイズを追加し、カテゴリ軸に沿った値の位置を調整します。ただし、「jitter」パラメータを使用する代わりに、「swarmplot」を使用してカテゴリ散布図を取得できます。

swarmplot関数の構文

seaborn.swarmplot(x, y,data,…)

以下に示されています-

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.swarmplot(x = "species", y = "petal_length", data = my_df)
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• 入力データは、scikitlearnライブラリから読み込まれる「iris_data」です。
• このデータはデータフレームに保存されます。
• 「load_dataset」関数は、虹彩データをロードするために使用されます。
• このデータは、「swarmplot」機能を使用して視覚化されます。
• ここでは、データフレームがパラメータとして提供されています。
• また、x値とy値が指定されます。
• このデータはコンソールに表示されます。