如何在 barplot seaborn 中为不同的子组设置颜色

【问题标题】：How to set a color to different sub groups in barplot seaborn如何在 barplot seaborn 中为不同的子组设置颜色
【发布时间】：2021-07-06 14:09:16
【问题描述】：

我有一个条形图，其中 x 轴的值范围从 1 到 100。我想用特定颜色标记每组 50（1-50,51-100 等）。以下是我目前标记它们的方法，但我不知道如何对它们进行分组-

ylabels = new_merged['time_A'].values.tolist()
xlabels = new_merged['Index'].to_list()
plt.figure(figsize=(100,50))
sns.barplot(xlabels, ylabels, alpha=0.8)
plt.title('Grader_A(Non-Medical)',fontsize=56)
plt.ylabel('Time taken per Image', fontsize=54)
plt.xlabel('Images', fontsize=54)
plt.savefig('Marco.png')
plt.show()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn visualization

【解决方案1】：

您可以为每个条形的颜色创建一个列表['red', 'red', .... 'blue', 'blue'...]，其中'red' 重复50 次，'blue' 重复50 次等等...，然后从这个列表中创建一个seaborn color palette并将其传递给sns.barplot 方法。

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## recreate some data
np.random.seed(42)
df_merged = pd.DataFrame({'time_A':np.random.normal(5.0, 1.0, 200)})

## this produces a palette that labels each group of 50 bars
palette = [color for color in ['red', 'blue', 'green', 'purple'] for _ in range(50)] 

plt.figure(figsize=(100,50))
sns.barplot(x=df_merged.time_A, y=df_merged.index, palette=sns.color_palette(palette))
plt.savefig('Marco.png')

【讨论】：