swarm plot 是什么

Swarm plot 是一种数据可视化方法，用于在一维数据的情况下显示分类变量的分布情况，同时避免重叠数据点的问题。它在横轴上显示分类变量，而纵轴上则显示数值变量，并且将每个数据点沿着纵轴轻微地偏移，使得数据点不会重叠在一起。这种可视化方法可以更好地展示数据的分布情况，并且可以用于比较不同类别之间的差异。Swarm plot 可以使用 Python 中的 Seaborn 库进行绘制。

相关问题

sns.swarmplot(x='exang',y='thalach',hue='target',data=data, size=12, palette='Set2')

这段代码是用 seaborn 库绘制一个 swarm plot。其中：

- `x='exang'` 表示 x 轴数据为数据集 `data` 中的 exang 列；
- `y='thalach'` 表示 y 轴数据为数据集 `data` 中的 thalach 列；
- `hue='target'` 表示按照数据集 `data` 中的 target 列分组，并按照不同的取值用不同的颜色表示；
- `data=data` 表示要绘制的数据集为 `data`；
- `size=12` 表示每个数据点的大小为 12；
- `palette='Set2'` 表示使用 seaborn 库中的 Set2 调色板进行颜色设置。

绘制出来的图像类似于以下示例图像（来源于 seaborn 官方文档）：

其中，x 轴表示 exang 取值，y 轴表示 thalach 取值，不同颜色的数据点表示不同 target 取值。

改进的粒子群优化bp神经网络预测番茄产量python代码案例

以下是一个改进的粒子群优化BP神经网络预测番茄产量的Python代码案例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import math

# 读取数据
data = pd.read_excel('tomato_yield.xlsx')
data = data[['Year', 'Temperature (°C)', 'Rainfall (mm)', 'Yield (tons/hectare)']]

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 粒子群优化BP神经网络模型
class BPNN(object):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.w1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size)
        self.b1 = np.random.randn(self.hidden_size)
        self.w2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size)
        self.b2 = np.random.randn(self.output_size)
        
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def forward(self, x):
        z = np.dot(x, self.w1) + self.b1
        h = self.sigmoid(z)
        y = np.dot(h, self.w2) + self.b2
        
        return y
    
    def loss(self, x, y_true):
        y_pred = self.forward(x)
        loss = np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
        
        return loss
    
    def train(self, x, y_true, swarm_size, max_iter, lr, w, c1, c2):
        min_loss = float('inf')
        swarm_best = np.zeros((swarm_size, self.hidden_size + self.output_size))
        swarm_best_loss = np.zeros((swarm_size,))
        swarm_v = np.zeros((swarm_size, self.hidden_size + self.output_size))
        swarm_p = np.random.randn(swarm_size, self.hidden_size + self.output_size)
        
        for i in range(swarm_size):
            self.w1 = scaler.fit_transform(self.w1)
            self.w2 = scaler.fit_transform(self.w2)
            swarm_p[i] = np.concatenate([self.w1.flatten(), self.w2.flatten()])
            swarm_best[i] = swarm_p[i]
            swarm_best_loss[i] = self.loss(x, y_true)
        
        for iter in range(max_iter):
            for i in range(swarm_size):
                v = w * swarm_v[i] + c1 * np.random.rand() * (swarm_best[i] - swarm_p[i]) + c2 * np.random.rand() * (swarm_best[swarm_best_loss.argmin()] - swarm_p[i])
                swarm_p[i] = swarm_p[i] + lr * v
                self.w1 = scaler.fit_transform(swarm_p[i][:self.hidden_size].reshape(self.input_size, self.hidden_size))
                self.w2 = scaler.fit_transform(swarm_p[i][self.hidden_size:].reshape(self.hidden_size, self.output_size))
                loss = self.loss(x, y_true)
                if loss < swarm_best_loss[i]:
                    swarm_best[i] = swarm_p[i]
                    swarm_best_loss[i] = loss
                if loss < min_loss:
                    min_loss = loss
                    best_w1 = self.w1
                    best_b1 = self.b1
                    best_w2 = self.w2
                    best_b2 = self.b2
                
        self.w1 = best_w1
        self.b1 = best_b1
        self.w2 = best_w2
        self.b2 = best_b2
        
    def predict(self, x):
        y_pred = self.forward(x)
        return y_pred

# 训练模型
input_size = 2
hidden_size = 5
output_size = 1
swarm_size = 20
max_iter = 50
lr = 0.5
w = 0.5
c1 = 0.5
c2 = 0.5

x_train = train_data[:, :2]
y_train = train_data[:, 2:]
x_test = test_data[:, :2]
y_test = test_data[:, 2:]

model = BPNN(input_size, hidden_size, output_size)
model.train(x_train, y_train, swarm_size, max_iter, lr, w, c1, c2)

# 预测结果
y_train_pred = model.predict(x_train)
y_test_pred = model.predict(x_test)

# 反归一化
y_train = scaler.inverse_transform(y_train)
y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)
y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)

# 计算RMSE
train_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_train_pred))
test_rmse = math.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_test_pred))

# 绘制结果图
plt.plot(y_train, label='true')
plt.plot(y_train_pred, label='predict')
plt.legend()
plt.title('Training set')
plt.show()

plt.plot(y_test, label='true')
plt.plot(y_test_pred, label='predict')
plt.legend()
plt.title('Testing set')
plt.show()

print('Training RMSE:', train_rmse)
print('Testing RMSE:', test_rmse)

在该代码中，我们使用了改进的粒子群优化算法来训练BP神经网络，并对番茄产量进行预测。其中，我们使用了`MinMaxScaler`来进行数据的归一化处理，使用了`mean_squared_error`来计算RMSE，使用了`matplotlib`来对结果进行可视化展示。在模型训练完成后，我们通过预测结果图和RMSE值来评估模型的性能。