Comment colorer les nuages ​​de points par valeurs de colonne en Python ?

Coloration des nuages ​​de points par valeurs de colonne

En Python, la bibliothèque Matplotlib fournit plusieurs moyens de personnaliser l'esthétique des nuages ​​de points. Une tâche courante consiste à attribuer des couleurs en fonction des valeurs d'une colonne spécifique.

Intégration Seaborn

Une solution consiste à exploiter la bibliothèque Seaborn, qui s'appuie sur Matplotlib. Seaborn propose des fonctions de haut niveau telles que sns.relplot et sns.FacetGrid qui vous permettent de mapper facilement des nuages ​​de points sur des colonnes spécifiques. En spécifiant le paramètre de teinte, vous pouvez colorer les points selon une troisième colonne contenant des étiquettes de catégorie.

<code class="python">import seaborn as sns

sns.relplot(data=df, x='Weight (kg)', y='Height (cm)', hue='Gender')</code>

Utilisation directe de Matplotlib

Alternativement, vous pouvez utiliser directement Matplotlib Fonction plt.scatter pour créer des nuages ​​de points et spécifier les couleurs manuellement. Cela nécessite la création d'un dictionnaire de couleurs personnalisé qui mappe les étiquettes de catégorie aux couleurs.

<code class="python">def dfScatter(df, xcol='Height', ycol='Weight', catcol='Gender'):
    fig, ax = plt.subplots()

    categories = np.unique(df[catcol])
    colors = np.linspace(0, 1, len(categories))
    colordict = dict(zip(categories, colors))

    df['Color'] = df[catcol].apply(lambda x: colordict[x])
    ax.scatter(df[xcol], df[ycol], c=df.Color)
    return fig</code>

En appelant cette fonction, vous pouvez générer un nuage de points coloré par la colonne de catégorie spécifiée :

<code class="python">df = pd.DataFrame({'Height': np.random.normal(size=10),
                   'Weight': np.random.normal(size=10),
                   'Gender': ["Male", "Male", "Unknown", "Male", "Male",
                              "Female", "Did not respond", "Unknown", "Female", "Female"]})
fig = dfScatter(df)</code>

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!