Swarmplot是展示离散数据分布的有效工具。通过设置x和y参数，可以创建 Swarmplot 图像，进一步通过添加 jitter 或 dodge 参数，可以增加数据点的可视性，展示数据的密度情况。例如，使用 seaborn 库的 sns.swarmplot() 函数，结合tips数据集，设置data、jitter和dodge参数，能更清晰地呈现每个数据点的分布。
如何使用Swarmplot函数展示数据的稠密程度（添加抖动数据点）
在数据可视化中，我们通常需要通过图像展示数据集的特征和分布状况。而 Swarmplot 是一种十分有效的方式来显示离散型的数据分布。
Swarmplot 函数需要至少两个参数：
sns.swarmplot(x= , y=)
其中，x 可以是一个列表或数组，表示要展示的数据集。y 是一个可选参数，表示数据集的分类。
下面是一个简单的例子：
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.swarmplot(x=tips[
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