Seaborn 散点图没有正确着色“色调”

Question

我在为散点图标记着色时遇到了一些问题。我有一个简单的数据框，其值为“pos”和另外两个值“af_min”和“af_max”。我想根据 af_x 和 af_y 的某些条件为标记着色，但由于我没有任何列可用作色调，因此我创建了自己的列“颜色”。

       pos      af_x      af_y  color 
0  3671023  0.200000  0.333333    2.0
1  4492071  0.176471  0.333333    2.0
2  4492302  0.222222  0.285714    2.0
3  4525905  0.298246  0.234043    2.0
4  4520905  0.003334  0.234043    1.0
5  4520905  0.400098  0.000221    0.0
6  4520905  0.001134  0.714043    1.0
7  4520905  0.559008  0.010221    0.0

现在，我以这种方式使用 seaborn 和 seaborn 调色板创建散点图：

sns.scatterplot(data = df, x="af_x", y="af_y", hue="color", palette = "hsv", s=40, legend=False)

但结果如下：如您所见，一种色调不会着色，因为只有蓝色和红色两种颜色。 .

现在发生了一件非常奇怪的事情：为了解决这个问题，我构建了自己的调色板广告，并将其添加到 seaborn istance。但是散点图不是用我选择的阴影着色，而是用我前一段时间在另一个脚本中使用的一些颜色着色，并且无法更改它们。这里的情节： 这是代码：

           #violet      #green      #orange
 colors = ['#747FE3', '#8EE35D', '#E37346']
 sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

 sns.scatterplot(data = df,  x="af_x", y="af_y", hue="color", s=40, legend=False)

我把整个脚本放在这里以便你复制它：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

lst = [[3671023, 0.200000, 0.333333], [4492071, 0.176471, 0.333333],
      [4492302, 0.222222, 0.285714], [4525905, 0.298246, 0.234043],
      [4520905, 0.003334, 0.234043], [4520905, 0.400098, 0.000221], 
      [4520905, 0.001134, 0.714043], [4520905, 0.559008, 0.010221]
      ]
df = pd.DataFrame(lst, columns =['pos', 'af_x', 'af_y'])

afMin=0.1
afMax=0.9

df['color']=np.nan
for index in df.index:
  afx=df.loc[index, "af_x"]
  afy=df.loc[index, "af_y"]
  if ((afx >= afMin and afx <= afMax) and (afy < afMin or afy > afMax)):
      df.loc[index, "color"] = 0
  elif ((afy >= afMin and afy <= afMax) and (afx < afMin or afx > afMax)):
      df.loc[index, "color"] = 1
  elif ((afy >= afMin and afy <= afMax) and (afx >= afMin or afx <= afMax)):
      df.loc[index, "color"] = 2

sns.scatterplot(data = df,  x="af_x", y="af_y", hue="color", palette = "hsv", s=40, 
legend=False)

plt.savefig("stack_why_hsv.png")

           #violet      #green      #orange
colors = ['#747FE3', '#8EE35D', '#E37346']
sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

sns.scatterplot(data = df,  x="af_x", y="af_y", hue="color", s=40, legend=False)
plt.savefig("stack_why_personal.png")

感谢任何可以提供帮助的人！

Answer 1

您的第一个示例的问题是hsv 调色板在其开始和结束时具有相同的颜色。这是因为"hsv" 中的“h”是一个循环变量，从 0 度到 360 度。 Matplotlib 默认使用 3 种颜色，在颜色范围内均匀分布，因此从一开始使用红色，从中心使用青色，再从结尾使用红色。因此，hsv 在这种情况下并不是最合适的配色方案。请参阅matplotlib's available colormaps 和seaborn's extensions。

hsv 调色板：

对于第二个示例，sns.set_palette() 设置 matplotlib 的颜色循环，但 seaborn 本身并不总是使用它。当给出数字色调时，seaborn 默认选择 rocket 颜色图。来自documentation：

色调的默认处理（在较小程度上，大小） 语义（如果存在）取决于变量是否被推断为 表示“数字”或“分类”数据。特别是数字 默认情况下，变量用顺序颜色图表示，并且 图例条目显示常规“刻度”，其值可能或可能 数据中不存在。

使用自定义调色板最简单的方法是直接将其提供给函数（无需调用sns.color_palette()，因为内部的 seaborn 调色板只是颜色列表）：

colors = ['#747FE3', '#8EE35D', '#E37346']
sns.scatterplot(data = df,  x="af_x", y="af_y", hue="color", palette=colors, s=40)

PS：当色调是分类时，scatterplot 使用set_palette。这是一个例子。我还添加了preferred way to set values to a selection of rows；这对于大型数据框很重要。请注意，这里对数组的布尔运算需要相当多的括号。

afMin = 0.1
afMax = 0.9

df['color'] = ""
afx = df["af_x"]
afy = df["af_y"]
df.loc[((afx >= afMin) & (afx <= afMax) & ((afy < afMin) | (afy > afMax))), "color"] = "a"
df.loc[((afy >= afMin) & (afy <= afMax) & ((afx < afMin) | (afx > afMax))), "color"] = "b"
df.loc[((afy >= afMin) & (afy <= afMax) & (afx >= afMin) & (afx <= afMax)), "color"] = "c"

colors = ['#747FE3', '#8EE35D', '#E37346']
sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

sns.scatterplot(data=df, x="af_x", y="af_y", hue="color", s=40)