stripplot() 和 swarmplot() 有什么区别？

引言

在数据可视化技术中，散点图是最常见的一种图形，经常用于展示两个变量之间的关系。在实际使用过程中，我们也常常需要使用 stripplot() 或 swarmplot() 函数来制作散点图。这两者虽然都能够进行数据可视化，但是在实际使用过程中，它们之间还是存在一些区别的。下面我们将逐一介绍这些区别。

stripplot()

stripplot() 是 seaborn 库中的一个函数，它会将所有的数据点都按照数据集中原有的次序在坐标轴上进行展示。在 stripplot() 函数中，我们可以设置 jitter 参数来调整数据点的位置，使其不会重叠在一起。

下面是一个使用 stripplot() 函数绘制散点图的示例代码：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

运行这段代码之后就可以得到如下的散点图。其中，横轴表示一周中的不同天，纵轴表示消费金额。

swarmplot()

与 stripplot() 不同，swarmplot() 函数会将所有的数据点都进行了整理，将它们分布在坐标轴上不会有重叠。这样就可以更好地展示每个数据点的情况。

我们可以用如下的代码使用 swarmplot() 函数制作散点图：

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

运行这段代码后，就可以得到一个由 swarmplot() 函数绘制的散点图。与上面的示例相比，普通散点图虽然也能够显示出不同天的消费金额，但由于数据点的重叠，不易于查看。

区别

通过以上两个例子，我们可以很清楚地看出这两种方法之间的区别。stripplot() 函数会在坐标轴上展示所有的数据点，而 swarmplot() 则会对数据点进行整理，避免了重叠。

同时，要注意的是，swarmplot() 函数所展示出来的图形有时候会对数据分布进行过度调整。如果数据点数量很多，那么展示出来的图形可能会比较密集。这时候，我们还是应该采用 stripplot() 函数来进行可视化操作。

结论

在实际的数据可视化操作中，我们需要依据具体情况决定选择何种绘图方法。stripplot() 和 swarmplot() 都是比较好的可视化方法，具体选择哪种方法需要根据数据情况和个人习惯进行调整。不过，我们也要知道，相比 stripplot()，swarmplot() 函数更加适用于数据点较少并且想要得到更加精细的可视化输出的情况，而 stripplot() 则适用于数据点较多的情况。