更改 Seaborn 应用调色板的轴答案

【问题标题】：Change axis along which Seaborn applies color palette更改 Seaborn 应用调色板的轴
【发布时间】：2019-12-27 07:05:03
【问题描述】：

我正在尝试使用 Seaborn 将一维数据框呈现为水平条形图。我想使用冷暖调色板对条形进行着色以反映它们的大小和方向。

换句话说，我希望生成类似于此处显示的第二个示例的内容（来自Seaborn site），但我想将其水平定向：

我已经成功地将图表横向翻转，但我似乎无法使调色板也沿水平轴应用。我的代码：

import pandas as pd, seaborn as sns

sns.set()
df = pd.DataFrame([7,-5,-2,1.5,-3],
                  index=['question 1','question 2','question 3','question 4','question 5'],
                  columns=['t'])
sns.barplot(data=    df,
            x=       't', 
            y=       df.index,
            palette= 'coolwarm')

输出：

当你从左到右（而不是从上到下）移动时，我希望它从蓝色变为红色。

【问题讨论】：

标签： python pandas seaborn

【解决方案1】：

如果您不介意问题按价值递增的顺序排列，您可以执行以下操作：

df2 = df.sort_values('t')

sns.barplot(data=df2,
            x='t',
            y=df2.index
            palette='coolwarm_r')

应该产生的结果：

如果您想按原始顺序保留问题，可以使用 palette kwarg 为 sns.barplot 指定自定义调色板（RGBA 值列表）：

val_order = df['t'].rank(method='max').astype(int) # rank ordered values in column 't'
val_index = val_order - 1 # convert for use as a list index
colors = sns.color_palette('coolwarm_r', len(df.index)) # list of N colors spaced along coolwarm
palette = [colors[x] for x in val_index] # re-order colors with increasing value of 't'

sns.barplot(data=df, x='t', y=df.index, palette=palette)

产量：

制作图像后，我意识到我不小心使用了coolwarm_r 而不是coolwarm。添加_r 后缀将使用反转的颜色图。哦，好吧。

【讨论】：

谢谢！然而，在这两种解决方案中，颜色的深浅似乎对应于项目在排序中的位置，而不是它的实际大小。由于我的实际数据并非如此均匀分布，因此我想让颜色的深浅反映它们的大小（例如，问题 3 和 4 都应该或多或少地显示为灰色）。
第二个选项根据't'列中的值选择颜色。您也可以使用数据框中的任何其他列，例如分配一个幅度列，并使用它来选择颜色：df.assign(magnitude=lambda x: abs(x['t']))
你确定吗？在玩了一些之后，它看起来真的是根据 ranked t 值而不是 t 值本身来选择颜色。请注意，colors = sns.color_palette('coolwarm_r', len(df.index)) 行会生成一个 均匀间隔 颜色列表，然后在下一行中将这些颜色按列表分配给调色板。
我明白你的意思。你是对的。在这种情况下，我认为您可以使用matplotlib colormap 生成传递给palette kwarg 的RGBA 值。另见colormap normalization。

【解决方案2】：

Seaborn 不执行任何真正的颜色映射。因此，如果需要这样做，则需要在外部进行。在下文中，每个条形图根据其大小从颜色图中获取其颜色。

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

sns.set()
df = pd.DataFrame([7,-5,-2,1.5,-3],
                  index=['question 1','question 2','question 3','question 4','question 5'],
                  columns=['t'])

absmax = np.abs(df["t"].values).max()
norm = plt.Normalize(-absmax, absmax)
cmap = plt.get_cmap("coolwarm")
colors = cmap(norm(df["t"].values))
plt.barh("index", "t", data=df.reset_index(), color=colors)

plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(norm, cmap))

plt.gca().invert_yaxis()
plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：

这正是我想要的。感谢您的回复。

【解决方案3】：

这将是一个非常晚的回复，但是......

最简单的方法是将hue 参数设置为您希望设置为着色轴的列：

sns.barplot(data=df,x='t',y=df.index,palette='coolwarm', hue='t', dodge=False)

将dodge 设置为True 至关重要，否则您会得到非常细的线状框。

你会得到这样的输出：

Output

【讨论】：