Подтвердить что ты не робот

Как настроить пользовательские цвета <bar> pandas/matplotlib

Я только начал использовать pandas/matplotlib в качестве замены Excel для создания штабелированных гистограмм. Я столкнулся с проблемой

(1) в цветовой карте по умолчанию всего 5 цветов, поэтому, если у меня есть более 5 категорий, цвета повторяются. Как я могу указать больше цветов? В идеале, градиент с начальным цветом и конечным цветом, а также способ динамического генерации n цветов между ними?

(2) цвета не очень визуально приятны. Как указать пользовательский набор n цветов? Или также будет работать градиент.

Пример, который иллюстрирует обе указанные выше пункты, приведен ниже:

  4 from matplotlib import pyplot
  5 from pandas import *
  6 import random
  7 
  8 x = [{i:random.randint(1,5)} for i in range(10)]
  9 df = DataFrame(x)
 10 
 11 df.plot(kind='bar', stacked=True)

И вывод следующий:

enter image description here

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вы можете указать опцию color в виде списка непосредственно функции plot.

from matplotlib import pyplot as plt
from itertools import cycle, islice
import pandas, numpy as np  # I find np.random.randint to be better

# Make the data
x = [{i:np.random.randint(1,5)} for i in range(10)]
df = pandas.DataFrame(x)

# Make a list by cycling through the colors you care about
# to match the length of your data.
my_colors = list(islice(cycle(['b', 'r', 'g', 'y', 'k']), None, len(df)))

# Specify this list of colors as the `color` option to `plot`.
df.plot(kind='bar', stacked=True, color=my_colors)

Чтобы определить свой собственный список, вы можете сделать несколько из следующих действий или просто просмотреть методы Matplotlib для определения элемента цвета по его значениям RGB и т.д. Вы можете получить так же сложно, как хотите.

my_colors = ['g', 'b']*5 # <-- this concatenates the list to itself 5 times.
my_colors = [(0.5,0.4,0.5), (0.75, 0.75, 0.25)]*5 # <-- make two custom RGBs and repeat/alternate them over all the bar elements.
my_colors = [(x/10.0, x/20.0, 0.75) for x in range(len(df))] # <-- Quick gradient example along the Red/Green dimensions.

Последний пример дает следующий простой градиент цветов для меня:

enter image description here

Я не играл с ним достаточно долго, чтобы понять, как заставить легенду подобрать определенные цвета, но я уверен, что вы можете это сделать.

В целом, однако, большой совет - просто использовать функции от Matplotlib напрямую. Вызов из Pandas в порядке, но я нахожу, что вы получаете лучшие варианты и производительность, вызывая их прямо из Matplotlib.

Ответ 2

Я нашел, что самый простой способ - использовать параметр colormap в .plot() с одним из предустановленных цветовых градиентов:

df.plot(kind='bar', stacked=True, colormap='Paired')

введите описание изображения здесь

Здесь вы можете найти большой список предустановленных цветовых папок.

colormaps

Ответ 3

Для получения более подробного ответа на создание собственных цветовых карт я настоятельно рекомендую посетить эту страницу

Если этот ответ слишком большой, вы можете быстро составить свой собственный список цветов и передать их параметру color. Все цветовые палитры находятся в модуле matplotlib cm. Позвольте получить список из 30 значений цвета RGB (плюс альфа) из измененной цветовой схемы inferno. Для этого сначала получите цветовой код и передайте ему последовательность значений между 0 и 1. Здесь мы используем np.linspace для создания 30 одинаковых значений между .4 и .8, которые представляют эту часть цветовой карты.

from matplotlib import cm
color = cm.inferno_r(np.linspace(.4,.8, 30))
color

array([[ 0.865006,  0.316822,  0.226055,  1.      ],
       [ 0.851384,  0.30226 ,  0.239636,  1.      ],
       [ 0.832299,  0.283913,  0.257383,  1.      ],
       [ 0.817341,  0.270954,  0.27039 ,  1.      ],
       [ 0.796607,  0.254728,  0.287264,  1.      ],
       [ 0.775059,  0.239667,  0.303526,  1.      ],
       [ 0.758422,  0.229097,  0.315266,  1.      ],
       [ 0.735683,  0.215906,  0.330245,  1.      ],
       .....

Затем мы можем использовать это для построения - используя данные из исходного сообщения:

import random
x = [{i:random.randint(1,5)} for i in range(30)]
df = pd.DataFrame(x)
df.plot(kind='bar', stacked=True, color=color, legend=False, figsize=(12,4))

введите описание изображения здесь