Seaborn的swarmplot()函數用于繪制分類變量和數值變量之間關系的散點圖。使用該函數可以顯示每個分類變量對應的數值變量的分布情況。
以下是swarmplot()函數的基本用法：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 創建數據
data = sns.load_dataset("tips")
# 使用swarmplot()函數繪制散點圖
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=data)
# 顯示圖形
plt.show()
在上面的例子中，我們使用load_dataset()函數加載了一個名為"tips"的示例數據集，然后使用swarmplot()函數繪制了一張以"day"為x軸，"total_bill"為y軸的散點圖。通過這張圖，我們可以看到每個"day"對應的"total_bill"分布情況。
除了基本用法外，swarmplot()函數還有一些參數可以調整，例如：
通過調整這些參數，可以進一步定制swarmplot()函數繪制出符合需求的散點圖。
