条形图matplotlib中颜色的类别

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我想制作我的条形图,以便我的颜色与类别匹配,只是我正在切割和分组我的数据框以重新组织它。已经用一些代码实现了一些结果。但是我的代码有点奇怪,我想知道是否有某种方法可以让它变得更好。

pokecolor = {'Grass': '#78C850', 'Normal':'#A8A878','Fire':'#F08030','Fighting':'#C03028','Water':'#6890F0',           'Flying':'#A890F0','Poison':'#A040A0','Electric':'#F8D030','Ground':'#E0C068','Psychic':'#F85880','Rock':'#B8A038','Ice':'#98D8D8','Bug':'#A8B820','Dragon':'#7038F8','Ghost':'#705898','Dark':'#705848','Steel':'#B8B8D0','Fairy':'#EE99AC'}

df_poke['Type 1 color'] = df_poke['Type 1'].map(lambda x: pokecolor[x])

tipo1 = df_poke.loc[:,'Type 1'].value_counts(ascending=True)
tipo1.plot(kind='barh', grid=True, figsize=(15,8),
          xticks= [n for n in range(0,111, 10)],
          color=tipo1.reset_index()['index'].apply(lambda x : pokecolor[x]))

我想不必使用“tipo1”,重置其索引并将pokecolor应用于它。

提问于
用户回答回答于

当您使用一系列不同颜色的条形绘制条形图时,通过提供在.value_counts索引上对齐的新列表来覆盖这些颜色:

样本数据

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

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({'Type 1': np.random.choice(list(pokecolor.keys()), 600)})

码:

s = df['Type 1'].value_counts()
s.plot(kind='barh', figsize=(6,5), color=s.index.map(pokecolor)) 
plt.show()

输出:

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