蜂群图是一种一维散点图，用于在同一数值轴上展示大量离散数据点。它通过对重叠点进行“避碰”排列，使每个点都可见，形成类似蜜蜂群聚的视觉效果，从而直观呈现数据的密度、分布形态以及异常值。
1. 工作原理
- 点的排布：在给定的分类或数值轴上，所有数据点先沿轴线对齐，然后在横向（或纵向）方向上进行微小偏移，使相邻点不重叠。偏移的幅度通常由算法（如 beeswarm 包的排布算法、Van der Corput 序列或 Tukey 纹理技术）自动计算。
- 密度表现：点越密集的区域，点的排列会更紧凑，视觉上形成“蜂巢”式的密集带，帮助观察局部数据密度。
2. 与其他散点图的区别
| 图表类型 | 主要特点 | 优势 | 局限 |
|---|---|---|---|
| 普通散点图 | 点直接绘制，易出现重叠 | 简单直观 | 大样本时点会遮挡 |
| 抖动图（jitter） | 随机在横向/纵向加入噪声 | 快速避免重叠 | 随机性导致不同绘制结果，密度信息不够直观 |
| 蜂群图 | 采用系统化的避碰算法，点紧密排列 | 所有点均可见，密度信息清晰 | 对极大数据集计算成本稍高 |
因此，蜂群图在需要保留每个样本信息且观察分布细节时尤为适用。
3. 常见应用场景
- 分类变量下的数值分布：如不同地区的收入、不同实验组的测量值。
- 异常值检测：孤立的点易被快速发现。
- 机器学习解释：SHAP 值的 beeswarm 图用于展示特征对模型输出的贡献分布。
- 探索性数据分析（EDA）：在数据量中等（几百到几千点）时，能够兼顾细节与整体趋势。
4. 主流实现工具
| 语言/平台 | 关键库或插件 | 主要函数/方法 |
|---|---|---|
| R | beeswarm 包、ggbeeswarm（基于 ggplot2） |
beeswarm(), geom_beeswarm() |
| Python | seaborn 的 swarmplot、matplotlib + beeswarm 实现 |
sns.swarmplot() |
| Tableau | 内置 Beeswarm Chart（可通过自定义标记实现） | |
| JavaScript | amCharts、RAWGraphs、Vega‑Lite 等均提供 beeswarm 示例 | |
| PowerBI / Excel | 通过自定义可视化或插件实现类似效果（如 beeswarm 插件） |
5. 绘制示例（R）
install.packages("beeswarm")
library(beeswarm)
# 使用 iris 数据集的 Sepal.Length 按 Species 分组绘图
beeswarm(Sepal.Length \~ Species, data = iris,
pch = 16, col = rainbow(3),
main = "Iris Sepal Length – Beeswarm Plot")
该代码会生成每个物种的花萼长度点云，点之间不重叠，密度高的区域自然形成“蜂群”形态。
6. 优缺点总结
优点
- 所有数据点均可见，避免信息丢失。
- 直观展示局部密度，便于发现聚类或异常。
- 可结合颜色、大小等映射额外变量，信息量丰富。
缺点
- 对极大数据集（上万点）计算成本上升，可能需要抽样或改用密度图。
- 横向空间有限，若类别过多或点数极大，图形会显得拥挤。
7. 小结
蜂群图是一种兼具可读性与信息完整性的可视化手段，适用于需要细致观察单点分布的场景。通过多种语言和平台的实现，用户可以灵活选择最适合自己工作流的工具来绘制蜂群图，从而提升数据分析的洞察力。
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