首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Seaborn子图给n个最高的柱状图不同的颜色

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了一种美观且简洁的界面来创建各种统计图表。在Seaborn中创建子图可以通过matplotlib的subplots函数实现。

对于给n个最高的柱状图设置不同的颜色,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据并进行排序:
代码语言:txt
复制
data = [12, 24, 8, 15, 20]  # 假设有5个数据
sorted_data = sorted(data, reverse=True)  # 对数据进行降序排列
  1. 创建子图并设置颜色:
代码语言:txt
复制
fig, ax = plt.subplots()  # 创建子图

colors = sns.color_palette("coolwarm", len(sorted_data))  # 使用Seaborn提供的颜色调色板获取颜色列表

sns.barplot(x=range(len(sorted_data)), y=sorted_data, ax=ax, palette=colors)  # 创建柱状图,并设置颜色

plt.show()  # 显示图形

在上述代码中,我们使用了Seaborn中的color_palette函数来获取颜色列表,它接受一个调色板名称和所需的颜色数量,并返回对应的颜色列表。这里使用了"coolwarm"调色板,该调色板提供了一组冷暖色调的颜色。

通过以上步骤,就可以实现在Seaborn中创建具有不同颜色的n个最高柱状图。根据具体需求,可以根据数据的类型、分布和展示效果等选择适当的颜色调色板。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

例如:折线图、散点图、柱状图、直方图、核密度图和小提琴图等。 提高学生动手实践能力。案例中使用Python中的两个常用可视化工具Matplotlib和Seaborn,提高学生绘制常用图表的实践能力。...我们将数据以年为单位进行分组,把股票最低价格的平均值和最高价格的平均值绘制于同一个画布上。...我们通过每个点的颜色来展示不同月份的收盘价格与成交量的分布,使用更多的参数对此散点图进行美化。...尾注 在Seaborn同样可以设置颜色等成分,具体可以参考Seaborn官网更多颜色等参数设置的介绍。...Matplotlib和Seaborn的设置有很多,可以得到不同的效果,大家需要多加练习,从而掌握美观的绘图方法。

2.9K30
  • 再见,Matplotlib!

    现在只要一行代码,即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() ? 同样是这个图,如果使用Matplotlib制作的话?...更多图表,一览Pandas强大 下面我们继续看看,一行pandas代码能做出哪些常用的图! 堆叠柱状图,添加一个参数即可df.plot.barh(stacked=True) ?...制作子图可以吗? 只需要设置subplots=True就行了,子图位置、大小调整方式和Matplotlib设置一样!...import seaborn as sns sns.set_palette("magma", 8) ? 上面是我常用的几种配色,更多的颜色搭配你可以在seaborn相关文档中找到并使用!...但本文的目的并不是让你彻底放弃Matplotlib,在使用pandas绘图时很多参数设置都需要参考Matplotlib,所以我们应该在点亮这项技能后,能根数据和场景的不同,选择一个最合适的工具来完成可视化

    1.2K41

    真香,这个python老牌可视化库seaborn,十年积累后的进化,全新使用方式

    在Python数据可视化领域,知名度最高的当属 matplotlib,但此库存在操作复杂的问题。基于此,seaborn简化了操作流程而闻名,尽管其使用方式仍存在一些缺点。...再看一个例子: 现在不需要拟合线,并且希望把散点按不同的地区查看。 按不同地区查看,不就是要每个地区有单独的颜色吗?代码显然已经了: 行2:颜色映射到 区域 列 就这么简单。...现在我们是真的理解了它的机制,不过,我们可是希望上面仍然只有一条拟合线,表示整体的拟合呀。 不怕,每个图层都可以覆盖掉 Poly 定义的映射。 是不是感觉一下子就学会了!? 再看一些例子,加深印象。...做一个区域的销售额的柱状图: 别急,你觉得对吗? 如果你执行上面的代码,就会发现作图时间很长。注意上图左下角,我这边足足执行了16秒。图也有点奇怪。...就是用这8行数据画柱状图。显然,同一个区域有两个柱子,并且重叠起来。 怎么解决?很简单,让它们每行数据的x轴位置一个往左,另一个往后移动一下,不就可以了吗? 这也是一种数据操作。

    48420

    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    大部分pandas的绘图方法,接收可选的ax参数,该参数可以是一个matplotlib子图对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置子图。...方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理列;例如,是否将各列绘制到同一个子图中,或为各列生成独立的子图。...▲图9-15 水平柱状图和垂直柱状图 选项color='k'和alpha=0.7将柱子的颜色设置为黑色,并将图像的填充色设置为部分透明。...▲图9-20 根据星期几数值和时间计算的小费百分比 请注意seaborn自动改变了图表的美观性:默认的调色板、图背景和网格线条颜色。...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色,我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27): In [109]:

    5.4K40

    十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

    为了区分点,scatter()提供了参数设置不同点的颜色及大小,其中s参数指定大小,c参数指定颜色,随机为这200个点分配不同的大小及颜色,代码如下。...在进行聚类、分类分析中,通常会将不同类型的数据标识成一组(类标),而对应的可视化操作也是将散点图绘制成不同的颜色或形状。下面代码即是分成三种不同类型的点集。...;width设置柱状图之间的间隔宽度,即0.35;最后设置颜色类标。...Pandas的DataFrame提供的plot()函数设置参数绘制不同类型图形,第一张为北京市房价数据对应的柱状图(bar),第二张为贵阳市的横向柱状图(barh),第三张显示上海市房价数据对应的折线图...从图中可以对比五个城市2002年到2014年的商品房价信息,并采用不同颜色进行区分。 如果想对比不同子图,可以利用参数subplots绘制DataFrame中每个序列对应的子图。

    2.5K30

    快速掌握Seaborn分布图的10个例子

    在本文中,我们将介绍10个示例,以掌握如何使用用于Python的Seaborn库创建发行图。对于示例,我们将使用Kaggle上可用的墨尔本住房数据集中的一个小样本。...Seaborn的离散函数允许创建3种不同类型的分布区,分别是: 柱状图 Kde(核密度估计)图 Ecdf图 我们只需要调整kind参数来选择plot的类型。 示例1 第一个例子是创建一个基本直方图。...例如,类型列有3个类别,分别是h(房屋)、t(联排房屋)和u(单位)。我们可能需要分别检查每款的分布情况。 一种选择是在相同的可视化中用不同的颜色显示它们。我们只需要将列的名称传递给hue参数。...这个图为我们提供了2条信息: 每个类别的大小与房屋的数量有关。h类是最大的一类。 每类房屋的价格分布。 示例5 另一个检查每个类别分布的选项是创建单独的子图。...给定列中的每个类别都有一个子图。

    1.2K30

    Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中,我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...Rating栏的条形图 与饼图类似,我们也可以定制柱状图,使用不同的柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止,我们只处理数据集中的一个数字列,比如评级、评论或大小等。...4.配对图 当我们想要查看超过3个不同数值变量之间的关系模式时,可以使用配对图。例如,假设我们想要了解一个公司的销售如何受到三个不同因素的影响,在这种情况下,配对图将非常有用。...使用Seaborn的配对图 对于非对角视图,图像是两个数值变量之间的散点图 对于对角线视图,它绘制一个柱状图,因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。...Seaborn还支持其他类型的图形,如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是,它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。

    6.7K30

    百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    •style:映射不同的散点形状,圆形、三角形、十字等,容易想到ax.plot()里的标记字符fmt;•palette:调色板,指定hue的颜色映射用;•size:映射散点的大小;•sizes:控制散点大小的范围...从本文的示例代码能看到的是,seaborn大部分都只需要调用一个函数,传参出图不墨迹,不需要自己写细节的数据处理代码。这就是高层次封装的意义。...,类似条形图对应柱状图,vertial=True则绘制转了90度的直方图,分面的时候用得到; 两个维度上的数据分布情况我们也很关心,seaborn也提供了相应的接口,用到的就是kdeplot,示例效果如下...total_bill',data=tips,kind='bar') countplot和barplot有些许不同,countplot不展示统计值的置信区间,countplot如果省略x而给y传参,得到的是条形图效果...因为seaborn是基于matplotlib的,两者可以很好地协作,通过调用不同层级的接口来实现更精细的需求。

    3.1K30

    Python数据可视化,seaborn如何做出非常规图表

    前言 上一节我们单纯使用 matplotlib 制作出以下图表: 每年小麦产量柱状图 使用不同颜色标记最小与最大值的柱子 但是,如果只是制作标准的图表,我们有许多其他的选择。...最常见的就是使用 seaborn ,他是基于 matplotlib 的包装。 这一节我们就来看看,如何使用 seaborn 生成标准图表,然后结合 matplotlib 做出定制效果。...特别是多系列的情况下,会有一些技巧。 本文目标图表是这样子: 2个系列。...每个系列找出最小最大的柱子,标记成不同的颜色 本文所需要的库如下: 数据是这样子: ---- 上一节做的事情如下: 设置 x 轴标签的旋转角度 设置某个指定柱状图的柱子颜色 简单把这些事情包装成函数...0 和 1 都是猜测的 原来,seaborn 在生成这些容器时,给容器的 label 属性写入了对应的数据值(就是我们数据的"type"字段): 注意,你不能使用 key 索引方式获取,比如写: axcontainers

    44430

    画出你的数据故事:Python中Matplotlib使用从基础到高级

    简介Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库,它可以用来绘制各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。...(x, y)plt.title('散点图示例')plt.xlabel('身高(cm)')plt.ylabel('体重(kg)')plt.show()图片柱状图柱状图适用于比较不同类别的数据。...高级绘图子图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大的图中,称为子图。...以下是一个子图示例:import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个2x2的子图布局plt.subplot(2, 2, 1)plt.plot(x, y)plt.subplot(...本文从基础绘图开始,逐步介绍了折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表类型,以及子图、自定义样式、注解和标签、3D绘图等高级技巧。

    67420

    70个精美图快速上手seaborn!

    大家好,我是Peter~ 今天给大家带来一篇关于可视化库seaborn库的文章。...图片 Seaborn简介 Seaborn是一个基于Python的数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。...以下是Seaborn库的一些主要特点: 美观的默认样式:Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题,使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计,使得图表具有更高的可读性和美观度。...多变量数据可视化:Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等,以揭示不同变量之间的关系和模式。...sns.barplot 基础柱状图 如果只给定x和y,barplot方法实际上进行一个聚合汇总求均值的操作: In 22: tips.groupby("day")["tip"].mean() Out22

    2.6K150

    Matplotlib与Seaborn在Python面试中的可视化题目

    基础绘图面试官可能会询问如何使用Matplotlib绘制折线图、散点图、柱状图等基础图形。...plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])plt.show()# 散点图plt.scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])plt.show()# 柱状图...Seaborn进阶绘图面试官可能要求您展示如何使用Seaborn绘制箱线图、热力图、小提琴图等复杂图形。...图形定制面试官可能询问如何自定义图形样式(如颜色、标签、图例、轴范围等),以及如何调整子图布局。...误用色彩:遵循色彩无障碍原则,避免使用色盲难以区分的颜色组合。过度复杂化:保持图形简洁,避免过多不必要的细节干扰信息传达。忽视数据比例:确保图形轴范围、刻度等与数据规模相匹配,避免视觉误导。

    14400

    我的Python分析成长之路10

    figure.add_subplot:添加子图,可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。     ...ncols:子图的列数           sharex:所有子图使用相同的x轴刻度           sharey:所有子图使用相同的y轴刻度 1 import numpy as np 2 import...点的大小 4.分析特征间的相互关系 1.柱状图:         plot.bar():绘制垂直方向上的柱状图         plot.barh():绘制水平方向上的柱状图 1 import matplotlib.pyplot...plt.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None)  c:代表颜色,marker:绘制点的类型     seaborn.pairplot(data,diag_kind=...label:饼图的标签         autupct:指定数值的显示方式     6.箱型图         箱型图也称箱须图,其绘制需要常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同特征时

    1K20

    数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

    本篇是《Seaborn系列》文章的第5篇-柱状图。...柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析:使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...,则将其解释为 wide-form, 否则它被认为是 long-form order, hue_order:字符串列表 指定绘制分类级别,否则从数据对象推断级别 orient: v | h 图的显示方向...(垂直或水平,即横向或纵向),这通常可以从输入变量的dtype推断得到 palette:调色板名称,list列表,dict字典 用于对变量调不同级别的颜色 saturation(饱和度):float...用于绘制颜色的原始饱和度的比例,如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配, 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时,是否应沿分类轴移动元素。

    14.6K00

    数据可视化Seaborn入门介绍

    hls_palette提供了均匀过渡的8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据集 seaborn自带了一些经典的数据集,用于基本的绘制图表示例数据。...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图,对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然,绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...例如,如下案例调用了PairGrid类实现,与标准pairplot不同的是上三角子图选用了kde图表,效果更为丰富。...: barplot 与pointplot用折线表达统计量变化不同,barplot以柱状图表达统计量,而置信区间则与前者一致,仅仅是适用场景不同而已。...countplot 这是一个功能比较简单的统计图表,仅用于表达各分类值计数,并以柱状图的形式展现: 4. figure-level分类绘图总接口 最后,seaborn还提供了一个用于分类数据绘图的

    2.7K20

    自动美化你的Matplotlib ,使用Seaborn控制图表的默认值

    它默认的蓝色阴影通常难以满足许多数据科学家的需求。 采取默认设置的柱状图 ? 稍加调整的柱状图 ? 同时,Matplotlib 的一个不足之处在于它的可定制性。...通过上述代码定义了颜色集,就可以将其声明为一个颜色列表,然后更改 Matplotlib 的颜色库 cycler。...,当新建一个多系列绘图时,将会在 cycler 中按顺序进行检索并设置各个系列的颜色。...坐标轴调整 Seaborn 是一个以 Matplotlib 为基础的库,可以通过一两行代码创建更复杂的图表类型(如 Heatmaps、Violins 和 Joint Plots)。...通过 Seaborn 生成的 heatmap ? Seaborn 的一个鲜为人知的特性是它能够使用.set方法控制 Matplotlib 默认值设置(改变颜色、坐标轴和默认字体)。

    1.7K20

    python数据科学系列:seaborn入门详细教程

    hls_palette提供了均匀过渡的8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据集 seaborn自带了一些经典的数据集,用于基本的绘制图表示例数据。...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图,对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然,绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...例如,如下案例调用了PairGrid类实现,与标准pairplot不同的是上三角子图选用了kde图表,效果更为丰富。 ?...barplot 与pointplot用折线表达统计量变化不同,barplot以柱状图表达统计量,而置信区间则与前者一致,仅仅是适用场景不同而已。 ?...countplot 这是一个功能比较简单的统计图表,仅用于表达各分类值计数,并以柱状图的形式展现: ?

    14.5K68

    可视化库Seaborn

    Seaborn是一个Python数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,并与NumPy和Pandas密切集成,提供了别致并且直观的数据可视化。...Seaborn提供了各种图形、颜色和主题,使得作图过程更加方便和高效。...Seaborn的主要功能包括:支持多种类型的统计图表,如线图、柱状图、密度图、散点图等;能够轻松地对分类数据进行可视化,包括通过色彩、标记、图例形式来展现数据;集成了统计模型的可视化函数,使得数据的探索更加容易...的优点在于可以快速简单地生成具有高质量的可视化结果,同时也支持更加复杂的操作,如子图布局、Figure对象的自定义等。...总之,Seaborn是一个优秀的数据可视化工具,它可以帮助数据分析人员更加容易地理解数据,发现数据中的关键信息,在数据探索和数据分析方面起到了至关重要的作用。

    55550
    领券