Matplotlib/seaborn 直方图使用不同颜色的分组箱答案

【问题标题】：Matplotlib/seaborn histogram using different colors for grouped binsMatplotlib/seaborn 直方图使用不同颜色的分组箱
【发布时间】：2017-05-07 11:37:59
【问题描述】：

我有这段代码，使用 pandas df：

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


path_to = 'Data\\2017-04\\MonthlyData\q1analysis\Energy Usage'  # where to save

df = pd.read_csv('April2017NEW.csv', index_col =1)


df1 = df.loc['Output Energy, (Wh/h)']  # choose index value and Average
df1['Average'] = df1.mean(axis=1)
print df1
print df1['Average'].describe()

def hist():
    p = sns.distplot(df1['Average'],kde=False, bins=25).set(xlim=(0, 100));
    plt.xlabel('Watt hours')
    plt.ylabel('Households')

    return plt.show()

我想用三种不同的颜色（低、中、高）用图例来表示 x = 轴上的较高值，如下所示：

编辑1：

我找到了这个例子：here，所以我正在尝试使用它。

我想出了这个：几乎就在那里。如何将范围分成 3 种，用 3 种不同的颜色？

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn

【解决方案1】：

解决方案：

N, bins, patches = plt.hist(df1['Average'], 30)

cmap = plt.get_cmap('jet')
low = cmap(0.5)
medium =cmap(0.2)
high = cmap(0.7)


for i in range(0,3):
    patches[i].set_facecolor(low)
for i in range(4,13):
    patches[i].set_facecolor(medium)
for i in range(14,30):
    patches[i].set_facecolor(high)

plt.xlabel("Watt Hours", fontsize=16)  
plt.ylabel("Households", fontsize=16)
plt.xticks(fontsize=14)  
plt.yticks(fontsize=14)
ax = plt.subplot(111)  
ax.spines["top"].set_visible(False)  
ax.spines["right"].set_visible(False)

plt.show()

输出：

【讨论】：

您的代码中有错误（图片中也有错误，请仔细查看！）。当您调用 range(0,3) 时，您会得到数字 0,1,2。没有3！因此，当您将这些补丁的 facecolor 设置为 low 时，您会错过索引为 3 的补丁。因此，要么使用 range(0,4) 表示低，使用 range(4,13) 表示中，或者使用 range(0,3)对于低和范围（3,13）对于中等。高也一样！

【解决方案2】：

我建议你使用 plt.hist() 函数 3 次，每次使用不同的颜色。您可以使用函数的range 参数设置每个直方图的范围。图例是通过使用label 参数随后调用plt.legend() 生成的。

【讨论】：

谢谢。我在这里是一个完整的初学者，无论如何你可以为此提供一个例子吗？

【解决方案3】：

不使用 cmap 的更具可读性的通用解决方案，因为您只需要 3 种颜色用于特定间隔。

n, bins, patches = plt.hist(df1['Average'], 30)

for c, p in zip(bins, patches):
    if c > 0 and c < 4:
        plt.setp(p, 'facecolor', 'green')
    elif c >= 4 and c < 14  :
        plt.setp(p, 'facecolor', 'blue')
    else c>=14:
        plt.setp(p, 'facecolor', 'yellow')

plt.show()

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您想用特定颜色为特定分区着色并相应地标记它们，您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy             as np
import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)

number_of_bins = 20
N, bins, patches = plt.hist(np.random.rand(1000), number_of_bins, rwidth=0.8)

#Define the colors for your pathces (you can write them in any format):
colors    = [(0, 0, 0), "b", "#ffff00", "red"]
#Define the ranges of your patches:
divisions = [range(1), range(1, 9), range(9, 14), range(14, 20)]
#If you want to label the regions/divisions:
labels    = ["Black", "Blue", "Yellow", "Red"]

#for each division color the parches according to the specified colors:
for d in divisions:
    patches[list(d)[0]].set_label(labels[divisions.index(d)])
    for i in d:
        patches[i].set_color(colors[divisions.index(d)])


plt.title("Plot Title")
plt.xlabel("X label")
plt.ylabel("Y label")
plt.legend(title="Legend Title")

【讨论】：