根据列名使用 Seaborn 分配颜色

Question

我正在尝试创建 4 种类型的图来总结我的数据。我已经包含了创建 2 种图表类型的代码。我正在迭代蜡笔 seaborn 调色板以获得每个图表的独特颜色。但是，我希望数据集中每一列的颜色保持一致。

我创建了几行假数据。我的数据如下所示：

         Time  type1  type2  type3
0  2015-01-01    100    200    300
1  2015-02-01    150    250    350
2  2015-03-01    300    300    300
3  2015-04-01    350    350    350

代码：

#Setting up data 
import warnings
import itertools
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
import sys
import seaborn as sns 

data = [{'Time': '201501','type1': 100, 'type2': 200, 'type3':300}, 
        {'Time': '201502' ,'type1':150, 'type2': 250, 'type3': 350}, 
        {'Time': '201503' ,'type1':300, 'type2': 300, 'type3': 300}, 
        {'Time': '201504' ,'type1':350, 'type2': 350, 'type3': 350}] 

data = pd.DataFrame(data) 

#Data prep

#setting index
data['Time']=pd.to_datetime(data['Time'], format='%Y%m')
data.set_index(['Time'], inplace=True)
#setting type for line graph
data=data.astype(float)

data

palette = itertools.cycle(sns.color_palette(palette=sns.colors.crayons))



############################# LINE PLOT ##################################################   

#this loops over each column in my data set and produces a graph

for i in data:  # Loop over all columns except 'Location'
    sns.set() #defaults the background
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.set(style="ticks") 
    sns.lineplot(x=data.index,y=i,data=data,color=next(palette))  # column is chosen here
    sns.despine(offset=10, trim=True) 
    fig.set_size_inches(18,12)
    ax.set_title('{} History'.format(i), fontweight='bold')

    plt.savefig('{}.pdf'.format(i), bbox_inches='tight')  #sets file name based on column name


############################# VIOLIN PLOT ###############################################         
for i in data:  # Loop over all columns 
    sns.set() #defaults the background
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.set(style="ticks") #darkens grid lines
    sns.violinplot(y=i, data=data,color=next(palette))  #sets which column to use
    sns.despine(offset=10, trim=True) 
    fig.set_size_inches(18,12)
    ax.set_title('{} Violin Plot'.format(i), fontweight='bold') #sets chart title based on column
    plt.savefig('{}_violin.pdf'.format(i), bbox_inches='tight')  #sets file name based on column name

运行代码时，每个图表都有唯一的颜色，但类型 1 的折线图和小提琴图的颜色不同。我希望每个图表的列之间的颜色保持一致。

Answer 1

正在从infinitely cycling 调色板中选择颜色：

palette = itertools.cycle(sns.color_palette(palette=sns.colors.crayons))
sns.lineplot(..., color=next(palette)) 
...
sns.violinplot(..., color=next(palette))  

每次调用next(palette)，都会返回循环中的下一个颜色。 因此，线图和小提琴图之间没有颜色协调（除非 奇迹般的巧合或设计，len(data.columns) 恰好是 len(sns.colors.crayons) 的倍数）。

使线图和小提琴图颜色协调的一种方法是重置调色板 在每个循环之前：

palette = sns.color_palette(palette=sns.crayon_palette(sns.colors.crayons))
new_palette = itertools.cycle(palette)
for i in data:  # Loop over all columns except 'Location'
    ...
    sns.lineplot(x=data.index, y=i, data=data, color=next(new_palette))

...

new_palette = itertools.cycle(palette)
for i in data:  # Loop over all columns 
    ...
    sns.violinplot(y=i, data=data, color=next(new_palette))

在上面，palette 只是一个列表。 new_palette 是无限循环 迭代器。通过在每个for-loop 之前创建一个new_palette， next(new_palette) 将由 for-loops 以相同的顺序返回相同的颜色。

或者，实现所需结果的一种更简单的方法是将两个 for 循环合并为一个，以便您可以在同一迭代中调用 lineplot 和 vionlinplot 并将相同的颜色传递给两个函数调用。 将代码分解为函数有助于阐明代码的意图并保持代码整洁。

import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

def make_data():
    data = [{'Time': '201501', 'type1': 100, 'type2': 200, 'type3': 300},
            {'Time': '201502', 'type1': 150, 'type2': 250, 'type3': 350},
            {'Time': '201503', 'type1': 300, 'type2': 300, 'type3': 300},
            {'Time': '201504', 'type1': 350, 'type2': 350, 'type3': 350}]

    data = pd.DataFrame(data)
    data['Time'] = pd.to_datetime(data['Time'], format='%Y%m')
    data.set_index(['Time'], inplace=True)
    data = data.astype(float)
    return data

def make_lineplot(data, i, color):
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.set(style="ticks")
    sns.lineplot(x=data.index, y=i, data=data, color=color)  
    sns.despine(offset=10, trim=True)
    fig.set_size_inches(18, 12)
    ax.set_title('{} History'.format(i), fontweight='bold')
    plt.savefig('{}.pdf'.format(i), bbox_inches='tight')

def make_violinplot(data, i, color):
    fig, ax = plt.subplots()
    sns.set(style="ticks")  
    sns.violinplot(y=i, data=data, color=color)  
    sns.despine(offset=10, trim=True)
    fig.set_size_inches(18, 12)
    ax.set_title('{} Violin Plot'.format(i), fontweight='bold')
    plt.savefig('{}_violin.pdf'.format(i), bbox_inches='tight')

data = make_data()


palette = itertools.cycle(sns.color_palette(palette=sns.colors.crayons))
# I had to use the line below to get the code to run
# palette = itertools.cycle(sns.color_palette(palette=sns.crayon_palette(sns.colors.crayons)))

for i, color in zip(data, palette):  
    make_lineplot(data, i, color)
    make_violinplot(data, i, color)

Answer 2

问题出现是因为您在每次通话中都继续使用color=next(palette)。您正在寻找的是列名和颜色之间的常量映射。代码中所需的最小更改是：

...
palette = itertools.cycle(sns.crayon_palette(sns.colors.crayons))  # I get an exception for your version, but I guess this is equivalent to what you meant

palette = dict(zip(data.columns, palette)) # this creates a mapping between columns and colors

...
for i in data: 
    ...
    sns.lineplot(x=data.index, y=i, data=data, color=palette[i])
    ...

这样，每次绘制线条时，使用的颜色对应于特定列，而不是从迭代器的 next 函数中连续绘制。