绘制抖动的带状图
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– 数据准备
– 需要抖动的带状图的原因
– 绘制抖动的带状图
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+ 注意：重要参数
+ 总结
数据准备
•数据的详细获取方式参考博文：Python数据可视化之绘制带有最佳拟合线的散点图(图文并茂版！！！)
•上述博客详细的描述了从数据获取，到数据分析包含数据特征值的解读等等！！
需要抖动的带状图的原因
•首先我们使用上述数据集来绘制一幅简单的散点图，需要带状图原因就在其中！！
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'D:\9\mpg_ggplot2.csv')
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(df.cty
, df.hwy)
plt.show()
图像显示：
•首先来分析我们绘图所用的数据集，如下图！！
•由上图可得， 如果将图中某两个特征值作为横纵坐标来绘制成散点图，则应该有234个点！！！
•但是，从我们绘制的散点图来看，点数最多不超过200个，原因就是在绘制散点图前，首先会自动将那些横纵坐标相同的点去重，即将多个横纵坐标相同的点看成一个点来绘制图像！！！
•并且从上述我们绘制的散点图来看，我们不知道是那些点有更多的相同值，它们每个点的大小，颜色都是相同的。所以如果我们想要绘制并展示出那些横纵坐标一致的点，就需要
<strong>抖动的带状图</strong>来展示！！！
绘制抖动的带状图
•上面我们分析了，需要带状图的原因，现在我们就使用和上面一样的数据来绘制抖动的带状图！！
代码测试：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv(r'D:\9\mpg_ggplot2.csv')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8), dpi=80)
sns.stripplot(x=df.cty, y=df.hwy
, jitter=0.25
, size=8
, ax=ax
, linewidth=.5
)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']
plt.xlabel('城市里程/加仑', fontsize=16)
plt.ylabel('公路里程/加仑', fontsize=16)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.title('Use jittered plots to avoid overlapping of points', fontsize=22)
plt.show()
图像显示：
注意：重要参数
• jitter：抖动的幅度（即同一位置两个点的距离大小），0 表示安全不存在抖动！！！
• palette：调色板，即为不同点的颜色，不使用此参数即为使用默认的调色板，也可自定义使用其他种类的调色板
• fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8), dpi=80)，同时设置子图对象与画布两个属性
总结
• 抖动的带状图的作用就是向我们展示哪些位置存在着相同的点，根据抖动的幅度来判断各个相同点的数量的多少
Original: https://blog.csdn.net/qq_45261963/article/details/118435537
Author: 温柔且上进c
Title: Python数据可视化之绘制抖动的带状图(图文并茂版！！！)
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