v0.7.0 (2016年1月)

这是从0.6版本以来的一个重大发布。主要的新功能是 swarmplot() ，它实现了用于绘制分类散点图的蜂群方法。此外，还有一些性能改进、错误修复以及与新版本依赖项的兼容性更新。

• 添加了 swarmplot() 函数，用于绘制蜂群图。这些是分类散点图，类似于 stripplot() 生成的图，但在分类轴上的点的位置选择上避免了点的重叠。更多信息请参阅 分类图教程。

• 将 stripplot() 的一些默认设置调整为更接近 swarmplot() 。现在点更小，没有轮廓，并且在使用 hue 时默认不会分割。这些设置仍然可以通过函数参数进行自定义。

• 在确定分类图中的类别顺序时，增加了一条额外的规则。现在，当数值变量用于分类角色时，默认行为是按变量的唯一级别进行排序（即它们将按正确的数值顺序排列）。这仍然可以通过适当的 {*_}order 参数来覆盖，并且具有 category 数据类型的变量即使在级别严格为数值的情况下，仍将遵循类别顺序。

• 更改了在使用 hue 嵌套且 split=False 时 stripplot() 绘制点的方式，使得不同的 hue 级别不会严格地绘制在彼此之上。

• 在 clustermap() 中提高大型树状图的性能。

• 在绘图上下文定义中添加了 font.size，以便 plt.text 的默认输出能够适当缩放。

• 修复了当未安装 fastcluster 时 clustermap() 中的一个错误。

• 修复了 clustermap() 中 zscore 计算的错误。

• 修复了 distplot() 中的一个错误，有时默认的箱数不会是整数。

• 修复了 stripplot() 中的一个错误，该错误导致如果第一个点组中没有观察值，则不会为 hue 级别显示图例项。

• 热图颜色条现在在矢量图中被光栅化以获得更好的性能。

• 为一些 matplotlib 箱线图问题添加了变通方法，例如异常点的奇怪颜色。

• 为小提琴图边缘缺失或颜色随机的问题添加了变通方法。

• 为在某些 matplotlib 后端上仅注释一个 heatmap() 单元格的问题添加了一个解决方案。

• 修复了在较新版本的 matplotlib 中，颜色映射会错误地应用于只有三个观测值的散点图的错误。

• 更新了 seaborn 以兼容 matplotlib 1.5。

• 在使用了小部件的函数中增加了对各种 IPython（和 Jupyter）版本的支持。