按类别更改散点图中的颜色

【问题标题】：Change colors in scatterplot by category按类别更改散点图中的颜色
【发布时间】：2020-08-16 03:19:27
【问题描述】：

我想知道如何在 python 代码中手动更改类别的颜色，而不是使用 cmap？

我想要的颜色是以下十六进制颜色代码：

蓝色：#1f77b4

橙色：#ff7f0e

绿色：#2ca02c

红色：#d62728

d = """category1,05-01-2020
category1,02-02-2020
category3,06-03-2020
category2,12-04-2020
category4,07-05-2020

"""
df = pd.read_csv(StringIO(d), sep=',', parse_dates=[1], header=None, names=['category','date'])


fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['date'],df['category'], marker='s', c=df['category'].astype('category').cat.codes, cmap='tab10')

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python colors scatter-plot

【解决方案1】：

感谢您提供示例数据！
Seaborn 具有 hue 和 palette 关键字参数，使这变得非常简单。

import seaborn as sns

df = df.sort_values('category')
sns.scatterplot('date','category',marker='s',data=df,
                hue='category',palette=['#1f77b4','#ff7f0e','#2ca02c','#d62728'])
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

结果：

如果你想继续使用原版 Matplotlib，你可以这样做：

from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('custom_colors',
                                         ['#1f77b4','#ff7f0e','#2ca02c','#d62728'])

fig, ax = plt.subplots() 
ax.scatter(df['date'],df['category'], marker='s', 
           c=df['category'].astype('category').cat.codes, cmap=cmap)

【讨论】：