Bagaimana untuk Menetapkan Warna kepada Mata dalam Plot Taburan Berdasarkan Nilai Lajur dalam Python?

Mewarnai Plot Serak mengikut Nilai Lajur dalam Python

Kepelbagaian ggplot2 dalam R membolehkan penetapan warna yang lancar pada titik data berdasarkan lajur nilai. Ciri ini juga boleh direplikasi dalam Python menggunakan bingkai data panda dan Matplotlib.

Menggunakan Panda dan Matplotlib

Untuk memetakan warna kepada nilai dalam Matplotlib, pertimbangkan langkah berikut:

1. Buat kamus berwarna: Tentukan kamus yang memetakan nilai unik dalam lajur kategori kepada warna yang sepadan. Ini memastikan penetapan warna yang konsisten merentas titik data.
2. Tambah lajur Warna: Buat lajur baharu dalam bingkai data yang memberikan warna yang sepadan kepada setiap nilai dalam lajur kategori.
3. Plot plot serakan: Gunakan parameter c dalam matplotlib.pyplot.scatter untuk menentukan lajur warna sebagai hujah warna.

Berikut ialah contoh pelaksanaan:

<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>

Contoh Penggunaan

Pertimbangkan bingkai data dengan lajur Ketinggian, Berat dan Jantina. Untuk membuat plot taburan dengan warna ditetapkan berdasarkan lajur Jantina:

<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>

Ini akan menjana plot taburan di mana lajur Jantina menentukan warna setiap titik data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menetapkan Warna kepada Mata dalam Plot Taburan Berdasarkan Nilai Lajur dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!