如何给熊猫/ matplotlib条形图自定义颜色

Question 1

我刚刚开始使用pandas / matplotlib替代Excel来生成堆积的条形图。我遇到了一个问题

（1）默认颜色表中只有5种颜色，因此如果我的类别超过5种，则颜色会重复。如何指定更多颜色？理想情况下，具有起始颜色和结束颜色的渐变，以及在两者之间动态生成n种颜色的方法？

（2）颜色在视觉上不太令人满意。如何指定一组自定义的n种颜色？或者，渐变也将起作用。

下面的示例说明了以上两个方面：

  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)

输出是这样的：

在此处输入图片说明

Question 2

您可以将color选项指定为直接指向该plot功能的列表。

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)

要定义自己的自定义列表，您可以执行以下操作，或者只是查找Matplotlib技术以通过其RGB值等来定义颜色项。对此，您可能会变得非常复杂。

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.

最后一个示例为我生成了以下简单的颜色渐变：

在此处输入图片说明

我玩的时间还不够长，无法弄清楚如何强制图例使用已定义的颜色，但是我敢肯定您可以做到。

但是，总的来说，很大的建议是直接使用Matplotlib中的函数。从Pandas调用它们是可以的，但是我发现您有更好的选择和性能，直接从Matplotlib调用它们。

Question 3

我发现最简单的方法是将colormap参数.plot()与预设的颜色渐变之一一起使用：

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

您可以在此处找到大量预设色图。

Question 4

有关创建自己的颜色图的更详细的答案，我强烈建议访问此页面

如果该答案太多了，您可以快速创建自己的颜色列表并将其传递给color参数。所有的颜色图都在cmmatplotlib模块中。让我们从逆转的地狱色彩表中获取30种RGB（加alpha）色彩值的列表。为此，首先获取颜色图，然后向其传递一个介于0和1之间的值的序列。在这里，我们用来np.linspace在.4和.8之间创建30个等距的值，它们代表颜色图的该部分。

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.      ],
       .....

然后，我们可以使用原始帖子中的数据使用它进行绘制：

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))