Seaborn 散点图无法正确着色“色调”

如何解决Seaborn 散点图无法正确着色“色调”

我在为散点图标记着色时遇到了一些问题。我有一个带有值“pos”和另外两个值“af_min”和“af_max”的简单数据框。我想根据 af_x 和 af_y 的某些条件为标记着色，但由于我没有任何可用作色调的列，因此我创建了自己的列“颜色”。

       pos      af_x      af_y  color 
0  3671023  0.200000  0.333333    2.0
1  4492071  0.176471  0.333333    2.0
2  4492302  0.222222  0.285714    2.0
3  4525905  0.298246  0.234043    2.0
4  4520905  0.003334  0.234043    1.0
5  4520905  0.400098  0.000221    0.0
6  4520905  0.001134  0.714043    1.0
7  4520905  0.559008  0.010221    0.0

现在，我以这种方式使用 seaborn 和 seaborn 调色板创建散点图：

sns.scatterplot(data = df,x="af_x",y="af_y",hue="color",palette = "hsv",s=40,legend=False)

但结果如下：如您所见，一种色调没有被着色，因为只有两种颜色，蓝色和红色。

。

现在发生了一些非常奇怪的事情：为了解决这个问题，我建立了自己的调色板广告，将它添加到了 seaborn 中。但是散点图不是用我选择的阴影着色，而是用我前段时间在另一个脚本中使用的一些颜色着色，并且无法更改它们。这里的情节：

这是代码：

           #violet      #green      #orange
 colors = ['#747FE3','#8EE35D','#E37346']
 sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

 sns.scatterplot(data = df,legend=False)

我把整个脚本放在这里，你可以复制它：

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

lst = [[3671023,0.200000,0.333333],[4492071,0.176471,[4492302,0.222222,0.285714],[4525905,0.298246,0.234043],[4520905,0.003334,0.400098,0.000221],0.001134,0.714043],0.559008,0.010221]
      ]
df = pd.DataFrame(lst,columns =['pos','af_x','af_y'])

afMin=0.1
afMax=0.9

df['color']=np.nan
for index in df.index:
  afx=df.loc[index,"af_x"]
  afy=df.loc[index,"af_y"]
  if ((afx >= afMin and afx <= afMax) and (afy < afMin or afy > afMax)):
      df.loc[index,"color"] = 0
  elif ((afy >= afMin and afy <= afMax) and (afx < afMin or afx > afMax)):
      df.loc[index,"color"] = 1
  elif ((afy >= afMin and afy <= afMax) and (afx >= afMin or afx <= afMax)):
      df.loc[index,"color"] = 2

sns.scatterplot(data = df,legend=False)

plt.savefig("stack_why_hsv.png")

           #violet      #green      #orange
colors = ['#747FE3','#E37346']
sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

sns.scatterplot(data = df,legend=False)
plt.savefig("stack_why_personal.png")

感谢任何可以提供帮助的人！

解决方法

您的第一个示例的问题在于 hsv 调色板在其开始和结束时具有相同的颜色。这是因为 "hsv" 中的“h”是一个圆形变量，从 0 到 360 度。 Matplotlib 默认使用 3 种颜色，在颜色范围内均匀分布，因此从一开始就使用红色，从中心使用青色，再从结尾使用红色。因此，在这种情况下，hsv 不是最合适的配色方案。请参阅 matplotlib's available colormaps 和 seaborn's extensions。

hsv 调色板：

对于您的第二个示例，sns.set_palette() 设置了 matplotlib 的颜色循环，但 seaborn 本身并不总是使用它。当给出数字色调时，seaborn default 默认选择 rocket 颜色图。来自documentation：

色调的默认处理（以及较小程度上的大小）语义（如果存在）取决于变量是否被推断为表示“数字”或“分类”数据。尤其是数字默认情况下，变量用顺序颜色图表示，并且图例条目显示常规“刻度”，其值可能或可能数据中不存在。

使用自定义调色板的最简单方法是直接将其提供给函数（无需调用 sns.color_palette()，因为 seaborn 调色板在内部只是颜色列表）：

colors = ['#747FE3','#8EE35D','#E37346']
sns.scatterplot(data = df,x="af_x",y="af_y",hue="color",palette=colors,s=40)

PS：set_palette 在色调是分类时使用 scatterplot。这是一个例子。我还添加了 preferred way to set values to a selection of rows;这对于大型数据框很重要。请注意，数组上的布尔运算在这里需要相当多的括号。

afMin = 0.1
afMax = 0.9

df['color'] = ""
afx = df["af_x"]
afy = df["af_y"]
df.loc[((afx >= afMin) & (afx <= afMax) & ((afy < afMin) | (afy > afMax))),"color"] = "a"
df.loc[((afy >= afMin) & (afy <= afMax) & ((afx < afMin) | (afx > afMax))),"color"] = "b"
df.loc[((afy >= afMin) & (afy <= afMax) & (afx >= afMin) & (afx <= afMax)),"color"] = "c"

colors = ['#747FE3','#E37346']
sns.set_palette(sns.color_palette(colors))

sns.scatterplot(data=df,s=40)