কীভাবে একটি পান্ডা / ম্যাটপ্ল্লিটিব বার গ্রাফ কাস্টম রঙ দেয়

Question 1

আমি সবেমাত্র বার চার্ট উত্পন্ন করার জন্য এক্সেলের প্রতিস্থাপন হিসাবে পান্ডাস / ম্যাটপ্ল্লোটিব ব্যবহার শুরু করেছি। আমি একটি ইস্যু মধ্যে চালাচ্ছি

(1) ডিফল্ট রঙিন্যাপে কেবল 5 টি রঙ রয়েছে, তাই আমার যদি 5 টিরও বেশি বিভাগ থাকে তবে রঙগুলি পুনরাবৃত্তি করে। আমি কীভাবে আরও রং নির্দিষ্ট করতে পারি? আদর্শভাবে, একটি প্রারম্ভিক রঙ এবং একটি শেষ রঙের সাথে একটি গ্রেডিয়েন্ট এবং এর মধ্যে n রঙগুলি গতিময়ভাবে উত্পন্ন করার উপায়?

(২) রঙগুলি খুব চাক্ষুষভাবে আকর্ষণীয় নয়। আমি কীভাবে এন রঙের একটি কাস্টম সেট নির্দিষ্ট করব? অথবা, গ্রেডিয়েন্টও কাজ করবে।

উপরোক্ত দুটি বিষয়কেই চিত্রিত করে এমন উদাহরণ নীচে:

  4 from matplotlib import pyplot
  5 from pandas import *
  6 import random
  7 
  8 x = [{i:random.randint(1,5)} for i in range(10)]
  9 df = DataFrame(x)
 10 
 11 df.plot(kind='bar', stacked=True)

এবং আউটপুটটি হ'ল:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

Question 2

আপনি colorসরাসরি plotফাংশনটির তালিকা হিসাবে বিকল্পটি নির্দিষ্ট করতে পারেন ।

from matplotlib import pyplot as plt
from itertools import cycle, islice
import pandas, numpy as np  # I find np.random.randint to be better

# Make the data
x = [{i:np.random.randint(1,5)} for i in range(10)]
df = pandas.DataFrame(x)

# Make a list by cycling through the colors you care about
# to match the length of your data.
my_colors = list(islice(cycle(['b', 'r', 'g', 'y', 'k']), None, len(df)))

# Specify this list of colors as the `color` option to `plot`.
df.plot(kind='bar', stacked=True, color=my_colors)

আপনার নিজস্ব কাস্টম তালিকার সংজ্ঞা দিতে, আপনি নীচের কয়েকটি করতে পারেন, বা কেবল রঙিন আইটেমকে তার আরজিবি মানগুলি দ্বারা সংজ্ঞায়িত করার জন্য ম্যাটপ্ল্লিটিব কৌশলগুলি সন্ধান করতে পারেন this

my_colors = ['g', 'b']*5 # <-- this concatenates the list to itself 5 times.
my_colors = [(0.5,0.4,0.5), (0.75, 0.75, 0.25)]*5 # <-- make two custom RGBs and repeat/alternate them over all the bar elements.
my_colors = [(x/10.0, x/20.0, 0.75) for x in range(len(df))] # <-- Quick gradient example along the Red/Green dimensions.

সর্বশেষ উদাহরণটি আমার জন্য রঙের অনুসরণের সহজ গ্রেডিয়েন্ট দেয়:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

কীভাবে কিংবদন্তিটিকে সংজ্ঞায়িত রং তুলতে বাধ্য করা যায় তা নির্ধারণ করার জন্য আমি এটির সাথে এতক্ষণ খেলিনি, তবে আমি নিশ্চিত যে আপনি এটি করতে পারবেন।

সাধারণভাবে, যদিও, পরামর্শের একটি বড় অংশটি হ'ল ম্যাটপ্ল্লোলিবের সরাসরি কাজগুলি সরাসরি ব্যবহার করা। পান্ডাস থেকে তাদের কল করা ঠিক আছে, তবে আমি আপনাকে ম্যাটপ্ল্লোলিব থেকে সরাসরি কল করার জন্য আরও ভাল বিকল্প এবং পারফরম্যান্স পেয়েছি বলে মনে করি।

Question 3

আমি খুঁজে পেলাম সবচেয়ে সহজ উপায় হ'ল পূর্ব নির্ধারিত রঙের গ্রেডিয়েন্টগুলির সাথে colormapপরামিতিটি ব্যবহার করা .plot():

df.plot(kind='bar', stacked=True, colormap='Paired')

আপনি এখানে প্রিসেট কালারম্যাপগুলির একটি বৃহত তালিকা পেতে পারেন ।

Question 4

আপনার নিজের রঙিনম্যাপগুলি তৈরি করার বিষয়ে আরও বিস্তৃত উত্তরের জন্য, আমি এই পৃষ্ঠায় দেখার পরামর্শ দিচ্ছি

যদি সেই উত্তরটি খুব বেশি কাজ করে, আপনি দ্রুত নিজের রঙের নিজস্ব তালিকা তৈরি করতে পারেন এবং সেগুলি colorপ্যারামিটারে দিতে পারেন। সমস্ত cmরঙিনম্যাপগুলি ম্যাটপ্লোটিলিব মডিউলে। বিপরীত নরকটি রঙিনম্যাপ থেকে 30 আরজিবি (প্লাস আলফা) রঙের মানগুলির একটি তালিকা আসুন। এটা করার জন্য, প্রথম colormap পেতে এবং তারপর এটি 0 এবং 1 এর মধ্যে মূল্যবোধের একটা ক্রম পাস এখানে, আমরা ব্যবহার np.linspace.4 এবং .8 যে colormap যে অংশ প্রতিনিধিত্ব মধ্যে 30 সমানভাবে-ব্যবধানযুক্ত মান তৈরি করুন।

from matplotlib import cm
color = cm.inferno_r(np.linspace(.4, .8, 30))
color

array([[ 0.865006,  0.316822,  0.226055,  1.      ],
       [ 0.851384,  0.30226 ,  0.239636,  1.      ],
       [ 0.832299,  0.283913,  0.257383,  1.      ],
       [ 0.817341,  0.270954,  0.27039 ,  1.      ],
       [ 0.796607,  0.254728,  0.287264,  1.      ],
       [ 0.775059,  0.239667,  0.303526,  1.      ],
       [ 0.758422,  0.229097,  0.315266,  1.      ],
       [ 0.735683,  0.215906,  0.330245,  1.      ],
       .....

তারপরে আমরা এটি মূল পোস্ট থেকে ডেটা ব্যবহার করে প্লট করতে ব্যবহার করতে পারি:

import random
x = [{i: random.randint(1, 5)} for i in range(30)]
df = pd.DataFrame(x)
df.plot(kind='bar', stacked=True, color=color, legend=False, figsize=(12, 4))