在seaborn中手动为点添加不同的颜色答案

【问题标题】：Adding different colors to points manually in seaborn在seaborn中手动为点添加不同的颜色
【发布时间】：2019-11-11 14:40:08
【问题描述】：

我想手动为点分配颜色。就像点 1 应该有深蓝色，点 2 应该有浅蓝色，点 3 应该有浅蓝色，我如何在 seaborn 中做到这一点。谢谢

import seaborn as sns
import pandas as pd

d = {'OS_Packages':[0,1,2,4], 'Vulnerabilities': [6,7,3,7], 
     'text':['point1','point2','point3','point4']}
df = pd.DataFrame(d)

p1 = sns.relplot(x='OS_Packages', y='Vulnerabilities',data=df )
ax = p1.axes[0,0]
for idx,row in df.iterrows():
    x = row[0]
    y = row[1]
    text = row[2]
    ax.text(x+.05,y,text, horizontalalignment='left')

【问题讨论】：

使用plt.scatter 并通过c 参数设置颜色。

标签： python csv matplotlib seaborn

【解决方案1】：

您从解释中寻求的是一个顺序调色板。

sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))

或者，您可以在 Seaborn 中定义自定义调色板。

flatui = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]
sns.palplot(sns.color_palette(flatui))

列表项值必须是您希望具有的十六进制格式的颜色。在您的数据框中定义一个颜色映射列，将数据点映射到所需的颜色。使用您的客户颜色图作为绘图函数中的参数。

请使用 Seaborn 文档作为参考。

【讨论】：

谢谢，但是我如何将它与 relplot 结合使用

【解决方案2】：

这是一个简单的例子。 sns.relplot 的 hue= 参数控制每个项目的颜色。 hue 可以直接控制颜色（如本例所示）或通过间接控制，您需要一个调色板。我添加了legend=False 以防止显示图例，因为hue 这里直接显示颜色。有很多变化是可能的。

import seaborn as sns
import pandas as pd

d = {'OS_Packages':[0,1,2,4], 'Vulnerabilities': [6,7,3,7],
     'text':['point1','point2','point3','point4'],
     'colors': ['red', 'green', 'blue', 'yellow']}
df = pd.DataFrame(d)

p1 = sns.relplot(x='OS_Packages', y='Vulnerabilities',data=df, hue='colors', legend=False )
ax = p1.axes[0,0]
for idx,row in df.iterrows():
    x = row[0]
    y = row[1]
    text = row[2]
    ax.text(x+.05,y,text, horizontalalignment='left')

from matplotlib import pyplot as plt
plt.show()

这是一个示例，其中包含一种类型的调色板和一个图例。

import seaborn as sns
import pandas as pd

d = {'OS_Packages':[0,1,2,4], 'Vulnerabilities': [6,7,3,7],
     'text':['point1','point2','point3','point4'],
     'risk': ['high risk', 'medium risk', 'low risk', 'low risk']}

colors = {'high risk' : '#0000AA', 'medium risk' : '#7777DD', 'low risk' : '#9999FF'}

df = pd.DataFrame(d)

p1 = sns.relplot(x='OS_Packages', y='Vulnerabilities',data=df, hue='risk', palette=colors)
ax = p1.axes[0,0]
for idx,row in df.iterrows():
    x = row[0]
    y = row[1]
    text = row[2]
    ax.text(x+.05,y,text, horizontalalignment='left')

from matplotlib import pyplot as plt
plt.show()

结果：

【讨论】：

他回答你的问题了吗？