Was ist die Methode zum Anpassen von Farben in der Python-Catplot-Funktion?

1. catplot-Funktion

Die catplot()-Funktion ist eine sehr nützliche Funktion in Seaborn. Sie kann Grafiken von kategorialen Variablen zeichnen und diese nach einer oder mehreren Variablen gruppieren. Unter Verwendung verschiedener Diagrammtypen kann die Funktion catplot() entsprechende Diagramme erstellen.

Standardmäßig zeichnet die Funktion catplot() ein Säulendiagramm mit kategorialen Variablen, Sie können den Parameter kind jedoch auch verwenden, um andere Arten von Grafiken anzugeben, z. B. Punktdiagramme, Boxdiagramme, Violindiagramme usw. Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung der Funktion catplot() zum Zeichnen eines Säulendiagramms:

import seaborn as sns

# 使用 Seaborn 内置数据集 "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制分类变量的柱形图
sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

Im obigen Code verwenden wir die integrierte Funktion load_dataset() von Seaborn, um einen Datensatz mit dem Namen „tips“ zu laden, und dann Verwenden Sie die Funktion catplot (), um ein Säulendiagramm einer kategorialen Variablen zu zeichnen. Hier haben wir die Spalte „Tag“ als x-Achse und die Spalte „total_bill“ als y-Achse.

Zusätzlich zum Parameter kind kann die Funktion catplot() auch einige andere Parameter verwenden, um das Erscheinungsbild und Verhalten des Diagramms zu steuern. Beispielsweise kann der Parameter hue die Daten nach einer anderen Variablen gruppieren und jede Gruppe mit a darstellen unterschiedliche Farben; Spalten- und Zeilenparameter ermöglichen es Ihnen, Daten basierend auf einer anderen Variablen zu gruppieren und jede Gruppe in mehreren Unterdiagrammen darzustellen. Hier ist beispielsweise ein Beispiel für die Verwendung des Farbtonparameters zum Gruppieren der Daten:

import seaborn as sns

# 使用 Seaborn 内置数据集 "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")

# 根据 "smoker" 列对数据进行分组，并使用不同的颜色表示每个组
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips)

Im obigen Code verwenden wir den Farbtonparameter, um die Daten basierend auf der Spalte „Raucher“ zu gruppieren und eine andere Farbe zu verwenden um jede Gruppe zu vertreten. Wir verwenden weiterhin „day“ als Spalte der x-Achse und „total_bill“ als Spalte der y-Achse.

2. Wie kontrolliere ich die Farbe im Catplot?

2.1 Keine benutzerdefinierten Farben

In Seaborn können Sie den Farbtonparameter verwenden, um die Farbe zu steuern. Verwenden Sie den Farbtonparameter, um Daten durch eine andere kategoriale Variable im selben Diagramm einzufärben und so die Beziehung zwischen verschiedenen kategorialen Variablen anzuzeigen. Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie Farben mithilfe von Farbtonparametern gesteuert werden:

Im obigen Code haben wir „class“ als x-Achse und „survived“ als y-Achse, wobei wir Farbtonparameter basierend auf verwenden „sex“-Variable, um die Daten einzufärben und das Balkendiagramm mit dem Typ „bar“ zu zeichnen.

2.2 Benutzerdefinierte Farben

Um Farben anzupassen, können Sie den Palettenparameter von Seaborn verwenden, um eine Farbkarte anzugeben. Der Palettenparameter kann die integrierte Farbkarte von Seaborn verwenden oder ein Wörterbuch sein, das kategoriale Variablen bestimmten Farben zuordnet. Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man Palettenparameter zum Anpassen von Farben verwendet:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Seaborn内置数据集
titanic = sns.load_dataset("titanic")

# 定义自定义颜色映射
my_palette = {"male": "b", "female": "r"}

# 使用sns.catplot()方法绘制子图，并使用palette参数自定义颜色
sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", palette=my_palette)

# 显示图像
plt.show()

Im obigen Code definieren wir eine benutzerdefinierte Farbzuordnung, die die kategoriale Variable „männlich“ blau zuordnet, und ordnet die kategoriale Variable „weiblich“ zu Variable auf Rot und verwenden Sie den Palettenparameter, um eine benutzerdefinierte Farbzuordnung anzugeben.

3. So wählen Sie Farben in Catplot aus

Die Catplot-Funktion in Seaborn bietet mehrere integrierte Farbpaletten zum Färben kategorialer Variablen in den Grafiken. Mit voreingestellten Paletten können schöne Farben erzeugt werden. Legen Sie einfach den Palettenparameter fest. Hier sind einige gängige Paletten, die in Catplot verwendet werden:

• deep: Eine dunkle Palette mit 8 Farben, die zum Schattieren von Grafiken mit tieferer Tiefe verwendet wird.

• Pastell: Eine Pastellpalette mit 8 Farben zum Schattieren von Grafiken mit einer helleren Tiefe.

• hell: Eine helle Palette aus 8 Farben, die zur Hervorhebung wichtiger Informationen in Grafiken verwendet wird.

• dunkel: Eine dunkle Palette mit 8 Farben zum Schattieren von Grafiken mit tieferer Tiefe.

• farbenblind: Eine Palette mit 8 Farben, die darauf ausgelegt ist, Menschen mit eingeschränktem Farbsehen maximale Unterscheidbarkeit zu bieten. Mit der Funktion

sns.color_palette() können diese integrierten Farbpaletten angezeigt und aufgerufen werden. Um beispielsweise die „tiefe“ Palette zu verwenden, setzen Sie den Palettenparameter auf sns.color_palette("deep"). Hier ist ein einfaches Beispiel:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Seaborn内置数据集
titanic = sns.load_dataset("titanic")

# 使用sns.catplot()方法绘制子图，并使用deep调色板
sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", palette=sns.color_palette("deep"))

# 显示图像
plt.show()

Im obigen Code rufen wir die „tiefe“ Palette mit der Funktion sns.color_palette(„deep“) auf und übergeben sie an den Palettenparameter, um das Balkenbild einzufärben.

Seaborn bietet zusätzlich zu den integrierten Paletten weitere nützliche Funktionen zum Erstellen benutzerdefinierter Paletten. Verwenden Sie beispielsweise die Funktion sns.color_palette(["#FF0B04", "#4374B3"]), um eine benutzerdefinierte Palette mit Rot und Blau zu erstellen.

总之，Seaborn 提供了多种方法来为 catplot 中的分类变量着色，您可以根据需要选择合适的调色板。

四、调色板怎么显示颜色

在 Seaborn 中，可以使用预定义的一组颜色列表作为调色板，对图表进行着色。Seaborn 提供了一些有用的函数来可视化这些调色板中的颜色，其中最常用的函数是 sns.palplot()。

调用 sns.palplot() 函数可将给定调色板中的所有颜色展示为色块图表。可以使用 Seaborn 内置的调色板，也可以使用自定义的调色板作为该函数的参数。这里是一个展示如何使用 sns.palplot() 函数来可视化“deep”调色板的示例：

import seaborn as sns

# 可视化Seaborn内置调色板"deep"
sns.palplot(sns.color_palette("deep"))

上述代码将会绘制一个包含 “deep” 调色板中所有颜色的颜色条，每个颜色都代表了该调色板中的一个颜色。您可以使用 sns.palplot() 函数来对不同的调色板进行可视化。

另外，Seaborn 还提供了 sns.color_palette() 函数，该函数返回一个颜色列表，可以用于手动设置图形中的颜色。可以使用 sns.color_palette() 函数返回的颜色列表来自定义 Seaborn 中的图形颜色。以下是手动设置颜色并使用 sns.color_palette() 函数的一个示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用自定义调色板
my_palette = sns.color_palette(["#FF0B04", "#4374B3"])

# 绘制柱状图，并使用自定义调色板
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette=my_palette)

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，我们使用 sns.color_palette([“#FF0B04”, “#4374B3”]) 函数创建一个包含红色和蓝色的自定义调色板，并将其传递给 sns.barplot() 函数中的 palette 参数以设置图形颜色。

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