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Wie färbe ich Streudiagramme nach Spaltenwerten in Python ein?

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DDDOriginal
2024-10-19 14:48:30474Durchsuche

How to Color Scatter Plots by Column Values in Python?

Färben von Streudiagrammen nach Spaltenwerten

In Python bietet die Matplotlib-Bibliothek mehrere Möglichkeiten zum Anpassen der Streudiagrammästhetik. Eine häufige Aufgabe ist die Zuweisung von Farben basierend auf Werten in einer bestimmten Spalte.

Seaborn-Integration

Eine Lösung besteht darin, die Seaborn-Bibliothek zu nutzen, die auf Matplotlib aufbaut. Seaborn bietet High-Level-Funktionen wie sns.relplot und sns.FacetGrid, mit denen Sie Streudiagramme einfach bestimmten Spalten zuordnen können. Durch Angabe des Farbtonparameters können Sie Punkte entsprechend einer dritten Spalte mit Kategoriebezeichnungen einfärben.

<code class="python">import seaborn as sns

sns.relplot(data=df, x='Weight (kg)', y='Height (cm)', hue='Gender')</code>

Direkte Verwendung von Matplotlib

Alternativ können Sie Matplotlibs direkt verwenden plt.scatter-Funktion zum Erstellen von Streudiagrammen und zum manuellen Festlegen von Farben. Dazu ist die Erstellung eines benutzerdefinierten Farbwörterbuchs erforderlich, das Kategoriebeschriftungen Farben zuordnet.

<code class="python">def dfScatter(df, xcol='Height', ycol='Weight', catcol='Gender'):
    fig, ax = plt.subplots()

    categories = np.unique(df[catcol])
    colors = np.linspace(0, 1, len(categories))
    colordict = dict(zip(categories, colors))

    df['Color'] = df[catcol].apply(lambda x: colordict[x])
    ax.scatter(df[xcol], df[ycol], c=df.Color)
    return fig</code>

Durch Aufrufen dieser Funktion können Sie ein Streudiagramm generieren, das anhand der angegebenen Kategoriespalte gefärbt ist:

<code class="python">df = pd.DataFrame({'Height': np.random.normal(size=10),
                   'Weight': np.random.normal(size=10),
                   'Gender': ["Male", "Male", "Unknown", "Male", "Male",
                              "Female", "Did not respond", "Unknown", "Female", "Female"]})
fig = dfScatter(df)</code>

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