如何为seaborn barplot中的最大条设置不同的颜色答案

【问题标题】：How to set a different color to the largest bar in a seaborn barplot如何为seaborn barplot中的最大条设置不同的颜色
【发布时间】：2015-09-13 12:01:14
【问题描述】：

我正在尝试创建一个条形图，其中所有小于最大的条都是一些平淡的颜色，而最大的条是更鲜艳的颜色。一个很好的例子是黑马分析的pie chart gif，他们在其中分解了一个饼图并以更清晰的条形图结束。任何帮助将不胜感激，谢谢！

【问题讨论】：

标签： python bar-chart seaborn

【解决方案1】：

只需传递一个颜色列表。类似的东西

values = np.array([2,5,3,6,4,7,1])   
idx = np.array(list('abcdefg')) 
clrs = ['grey' if (x < max(values)) else 'red' for x in values ]
sb.barplot(x=idx, y=values, palette=clrs) # color=clrs)

（正如 cmets 中指出的，Seaborn 的更高版本使用“调色板”而不是“颜色”）

【讨论】：

在当前版本中color=关键字必须替换为palette=

【解决方案2】：

其他答案定义了之前绘图的颜色。您也可以之后通过更改条本身来做到这一点，它是您用于绘图的轴的补丁。重新创建 iayork 的示例：

import seaborn
import numpy

values = numpy.array([2,5,3,6,4,7,1])   
idx = numpy.array(list('abcdefg')) 

ax = seaborn.barplot(x=idx, y=values) # or use ax=your_axis_object

for bar in ax.patches:
    if bar.get_height() > 6:
        bar.set_color('red')    
    else:
        bar.set_color('grey')

您也可以直接通过例如ax.patches[7]。使用dir(ax.patches[7])，您可以显示可以利用的 bar 对象的其他属性。

【讨论】：

【解决方案3】：

[Barplot case] 如果您从数据框中获取数据，您可以执行以下操作：

labels = np.array(df.Name)
values = np.array(df.Score) 
clrs = ['grey' if (x < max(values)) else 'green' for x in values ]
#Configure the size
plt.figure(figsize=(10,5))
#barplot
sns.barplot(x=labels, y=values, palette=clrs) # color=clrs)
#Rotate x-labels 
plt.xticks(rotation=40)

【讨论】：

【解决方案4】：

我是如何做到的：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

bar = sns.histplot(data=data, x='Q1',color='#42b7bd')
# you can search color picker in google, and get hex values of you fav color

patch_h = []    
for patch in bar.patches:
    reading = patch.get_height()
    patch_h.append(reading)
# patch_h contains the heights of all the patches now

idx_tallest = np.argmax(patch_h)   
# np.argmax return the index of largest value of the list

bar.patches[idx_tallest].set_facecolor('#a834a8')  

#this will do the trick.

我喜欢通过读取最大值来设置之前或之后的颜色。我们不必担心补丁的数量或最高值是多少。参考matplotlib.patches.Patch ps：我对这里给出的情节进行了更多的定制。上面给出的代码不会产生相同的结果。

【讨论】：