कैसे एक पांडा / matplotlib बार ग्राफ कस्टम रंग देने के लिए

Question 1

मैंने बस स्टैक्ड बार चार्ट बनाने के लिए एक्सेल के प्रतिस्थापन के रूप में पंडों / मेटप्लोटलिब का उपयोग करना शुरू किया। मैं एक मुद्दे में भाग रहा हूं

(1) डिफ़ॉल्ट कॉलोर्माॅप में केवल 5 रंग हैं, इसलिए यदि मेरे पास 5 से अधिक श्रेणियां हैं तो रंग दोहराते हैं। मैं और अधिक रंग कैसे निर्दिष्ट कर सकता हूं? आदर्श रूप से, प्रारंभ रंग और अंत रंग के साथ एक ढाल, और बीच में n रंग बनाने के लिए एक तरीका है?

(2) रंग बहुत ही मनभावन नहीं होते हैं। मैं n रंगों का एक कस्टम सेट कैसे निर्दिष्ट करूं? या, एक ढाल भी काम करेगा।

उपरोक्त दोनों बिंदुओं को दर्शाने वाला एक उदाहरण नीचे दिया गया है:

  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)

और आउटपुट यह है:

यहां छवि विवरण दर्ज करें

Question 2

आप colorविकल्प को सूची में सीधे plotफ़ंक्शन के रूप में निर्दिष्ट कर सकते हैं ।

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)

अपनी स्वयं की कस्टम सूची को परिभाषित करने के लिए, आप निम्न में से कुछ कर सकते हैं, या बस इसके आरजीबी मूल्यों द्वारा रंग की वस्तु को परिभाषित करने के लिए माटप्लोटलिब तकनीकों को देख सकते हैं, आदि आप इस के साथ जितना चाहें उतना जटिल हो सकते हैं।

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.

अंतिम उदाहरण मेरे लिए रंगों के सरल ढाल का पालन करता है:

यहां छवि विवरण दर्ज करें

मैं इसके साथ खेलने के लिए यह जानने के लिए बहुत देर तक नहीं खेला कि किंवदंती को परिभाषित रंग लेने के लिए कैसे मजबूर किया जाए, लेकिन मुझे यकीन है कि आप इसे कर सकते हैं।

सामान्य तौर पर, हालांकि, सलाह का एक बड़ा टुकड़ा केवल सीधे मैटलपोटलिब से कार्यों का उपयोग करना है। पंडों से उन्हें कॉल करना ठीक है, लेकिन मुझे लगता है कि आप बेहतर विकल्प और प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और उन्हें सीधे मैटलपोटलिब से बुलाते हैं।

Question 3

मैंने पाया कि प्रीसेट कलर ग्रेडिएंट colormapमें .plot()से एक के साथ पैरामीटर का उपयोग करना सबसे आसान तरीका है :

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

आप यहां प्रीसेट कॉलोरामैप की एक बड़ी सूची पा सकते हैं ।

Question 4

अपने स्वयं के कॉलमैप बनाने के बारे में अधिक विस्तृत जवाब के लिए, मैं इस पृष्ठ पर जाने का सुझाव देता हूं

यदि वह उत्तर बहुत अधिक काम का है, तो आप जल्दी से रंगों की अपनी सूची बना सकते हैं और उन्हें colorपैरामीटर में पास कर सकते हैं। सभी cmcolormaps matplotlib मॉड्यूल में हैं। आइए, उलटे अवरो कॉलोर्मैप से 30 आरजीबी (प्लस अल्फा) रंग मूल्यों की एक सूची प्राप्त करें। ऐसा करने के लिए, पहले कॉलोर्मैप प्राप्त करें और फिर इसे 0 और 1. के बीच मानों का एक क्रम दें। यहां, हम np.linspace.4 और .8 के बीच 30 समान रूप से-दूरी वाले मान बनाने के लिए उपयोग करते हैं जो कॉलॉर्मैप के उस हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं।

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.      ],
       .....

फिर हम मूल पोस्ट से डेटा का उपयोग करके साजिश करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं:

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))