cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk Mewarnai Plot Taburan mengikut Nilai Lajur dalam Python dengan panda dan Matplotlib?

How to Color Scatter Plots by Column Values in Python with pandas and Matplotlib?

Plot Taburan Warna mengikut Nilai Lajur dalam Python dengan panda dan Matplotlib

Pengenalan

Seperti yang anda nyatakan, ggplot2 menawarkan kemudahan penyesuaian estetika, membolehkan anda mewarna plot taburan berdasarkan nilai lajur. Artikel ini meneroka kefungsian yang setara dalam Python menggunakan panda dan Matplotlib.

Penyelesaian Menggunakan Seaborn

Seaborn, perpustakaan visualisasi data untuk Python, menyediakan penyelesaian yang elegan untuk masalah ini.

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

# Load and clean the data
data = pd.read_csv('data.csv')
data['Gender'] = data['Gender'].astype('category')

# Create the scatter plot with color mapping
sns.relplot(data=data, x='Weight', y='Height', hue='Gender')</code>

Kod ini memanfaatkan fungsi relplot untuk mencipta plot taburan, dengan parameter rona memberikan warna berdasarkan lajur Jantina.

Penyelesaian Menggunakan Matplotlib dan Kamus

Jika anda lebih suka menggunakan Matplotlib secara langsung, anda boleh mencipta kamus pemetaan warna dan menggunakannya untuk mewarnai titik.

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Load and clean the data
data = pd.read_csv('data.csv')
data['Gender'] = data['Gender'].astype('category')

# Create a color mapping dictionary
categories = np.unique(data['Gender'])
colors = np.linspace(0, 1, len(categories))
color_dict = dict(zip(categories, colors))

# Add a 'Color' column to the DataFrame
data['Color'] = data['Gender'].map(color_dict)

# Create the scatter plot
plt.scatter(data['Weight'], data['Height'], c=data['Color'])
plt.show()</code>

Dalam pendekatan ini, color_dict memberikan warna kepada setiap kategori dalam ruangan Jantina. Lajur 'Warna' ditambahkan pada DataFrame dan parameter c dalam fungsi serakan menggunakan lajur ini untuk menentukan warna setiap titik.

Penyesuaian Tambahan

Kedua-dua Seaborn dan Matplotlib membenarkan penyesuaian lanjut plot taburan, seperti melaraskan palet warna atau menambah legenda. Rujuk dokumentasi mereka untuk mendapatkan lebih banyak pilihan.

Kesimpulan

Anda boleh mewarnakan plot taburan dengan mudah mengikut nilai lajur dalam Python menggunakan sama ada Seaborn atau Matplotlib secara langsung. Seaborn menyediakan antara muka tahap tinggi yang mudah, manakala Matplotlib menawarkan kawalan yang lebih besar ke atas penyesuaian. Dengan memanfaatkan teknik yang diterangkan di atas, anda boleh membuat plot taburan yang bermaklumat dan menarik secara visual dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mewarnai Plot Taburan mengikut Nilai Lajur dalam Python dengan panda dan Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa