Pythonのcatplot関数の色をカスタマイズする方法は何ですか？

1. catplot 関数

catplot() 関数は、Seaborn の非常に便利な関数で、カテゴリ変数のグラフィックを描画したり、次のようなグラフを描画したりできます。他の変数に基づくカテゴリ変数。1 つ以上の変数ごとにグループ化します。 catplot() 関数は、さまざまなチャート タイプを使用して、適切なチャートを作成できます。

デフォルトでは、catplot() 関数はカテゴリ変数の縦棒グラフを描画しますが、kind パラメーターを使用して、ドット プロット、箱ひげ図、バイオリン プロットなどの他のタイプのグラフィックを指定することもできます。以下は、catplot() 関数を使用して縦棒グラフを描画する例です。

import seaborn as sns

# 使用 Seaborn 内置数据集 "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制分类变量的柱形图
sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

上記のコードでは、Seaborn の組み込みのload_dataset() 関数を使用して、 「tips」データ セットという名前のファイルをロードし、catplot() 関数を使用してカテゴリ変数の縦棒グラフをプロットします。ここでは、X 軸として「day」列、Y 軸として「total_bill」列があります。

kind パラメーターに加えて、catplot() 関数は他のパラメーターを使用してグラフの外観と動作を制御することもできます。たとえば、hue パラメーターは別の変数に従ってデータをグループ化し、次のことを表すことができます。各グループは異なる色で表示されます。;col および row パラメーターを使用すると、別の変数に基づいてデータをグループ化し、各グループを複数のサブプロットにプロットできます。たとえば、hue パラメーターを使用してデータをグループ化する例を次に示します。

import seaborn as sns

# 使用 Seaborn 内置数据集 "tips"
tips = sns.load_dataset("tips")

# 根据 "smoker" 列对数据进行分组，并使用不同的颜色表示每个组
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips)

上記のコードでは、hue パラメーターを使用して、「」に基づいてデータをグループ化しています。 「喫煙者」列を作成し、異なる色を使用して各グループを表します。引き続き、X 軸として「day」を使用し、Y 軸列として「total_bill」を使用します。

2. catplot で色を制御するにはどうすればよいですか?

2.1 カスタム カラーなし

Seaborn では、色相パラメータを使用して色を制御できます。色相パラメーターを使用して、同じプロット内の別のカテゴリ変数によってデータに色を付け、異なるカテゴリ変数間の関係を示します。以下に、色相パラメータを使用して色を制御する方法を示す簡単な例を示します。

上記のコードでは、「class」を x 軸として使用し、「survived」を x 軸として使用します。 y 軸では、hue パラメーターを使用して「性別」変数に基づいてデータに色を付け、「bar」タイプを使用して棒グラフを描画します。

2.2 カスタム カラー

色をカスタマイズするには、Seaborn のパレット パラメータを使用してカラー マップを指定します。パレット パラメーターは、Seaborn の組み込みカラー マップを使用することも、カテゴリ変数を指定した色にマッピングする辞書にすることもできます。以下に、パレット パラメーターを使用して色をカスタマイズする方法を示す簡単な例を示します。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Seaborn内置数据集
titanic = sns.load_dataset("titanic")

# 定义自定义颜色映射
my_palette = {"male": "b", "female": "r"}

# 使用sns.catplot()方法绘制子图，并使用palette参数自定义颜色
sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", palette=my_palette)

# 显示图像
plt.show()

上記のコードでは、「男性」をマップするカスタム カラー マップを定義します。カテゴリカル変数を青に、「女性」カテゴリ変数を赤に設定し、パレット パラメーターを使用してカスタム カラー マッピングを指定します。

3. catplot で色を選択する方法

Seaborn の Catplot 関数には、グラフィック内のカテゴリ変数に色を付けるためのいくつかの組み込みカラー パレットが用意されています。プリセットパレットを使用して、パレットパラメータを設定するだけで美しい色を生成できます。 catplot で使用される一般的なパレットをいくつか示します。

• deep: 8 色を含む暗いパレット。より深い深度でグラフィックスをシェーディングするために使用されます。

• パステル: グラフィックをより明るい濃淡でシェーディングするための 8 色のパステル パレット。

• bright: グラフィック内の重要な情報を強調するために使用される 8 色の明るいパレット。

• dark: 8 色を含む暗いパレット。グラフィックをより深くシェーディングするために使用されます。

• 色盲: 色覚に障害のある人に最大限の識別性を提供するように設計された 8 色のパレット。

sns.color_palette() 関数を使用して、これらの組み込みカラー パレットを表示および呼び出すことができます。たとえば、「ディープ」パレットを使用するには、パレット パラメータを sns.color_palette("deep") に設定します。以下は簡単な例です:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Seaborn内置数据集
titanic = sns.load_dataset("titanic")

# 使用sns.catplot()方法绘制子图，并使用deep调色板
sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", palette=sns.color_palette("deep"))

# 显示图像
plt.show()

上記のコードでは、sns.color_palette("deep") 関数を使用して「ディープ」パレットを呼び出し、これを追加します。棒グラフに色を付けるためにパレット パラメータに渡されます。

Seaborn は、カスタム パレットを作成するための組み込みパレットに加えて、その他の便利な機能を提供します。たとえば、 sns.color_palette(["#FF0B04", "#4374B3"]) 関数を使用して、赤と青を含むカスタム パレットを作成します。

总之，Seaborn 提供了多种方法来为 catplot 中的分类变量着色，您可以根据需要选择合适的调色板。

四、调色板怎么显示颜色

在 Seaborn 中，可以使用预定义的一组颜色列表作为调色板，对图表进行着色。Seaborn 提供了一些有用的函数来可视化这些调色板中的颜色，其中最常用的函数是 sns.palplot()。

调用 sns.palplot() 函数可将给定调色板中的所有颜色展示为色块图表。可以使用 Seaborn 内置的调色板，也可以使用自定义的调色板作为该函数的参数。这里是一个展示如何使用 sns.palplot() 函数来可视化“deep”调色板的示例：

import seaborn as sns

# 可视化Seaborn内置调色板"deep"
sns.palplot(sns.color_palette("deep"))

上述代码将会绘制一个包含 “deep” 调色板中所有颜色的颜色条，每个颜色都代表了该调色板中的一个颜色。您可以使用 sns.palplot() 函数来对不同的调色板进行可视化。

另外，Seaborn 还提供了 sns.color_palette() 函数，该函数返回一个颜色列表，可以用于手动设置图形中的颜色。可以使用 sns.color_palette() 函数返回的颜色列表来自定义 Seaborn 中的图形颜色。以下是手动设置颜色并使用 sns.color_palette() 函数的一个示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 使用自定义调色板
my_palette = sns.color_palette(["#FF0B04", "#4374B3"])

# 绘制柱状图，并使用自定义调色板
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette=my_palette)

# 显示图像
plt.show()

在上述代码中，我们使用 sns.color_palette([“#FF0B04”, “#4374B3”]) 函数创建一个包含红色和蓝色的自定义调色板，并将其传递给 sns.barplot() 函数中的 palette 参数以设置图形颜色。

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