Matplotlib のみを使用して Python でさまざまなカテゴリレベルに異なる色をプロットする方法

はじめに

この記事では、Python で散布図を作成する方法について説明しますmatplotlib を使用します。各色は異なるカテゴリレベルを表します。このアプローチでは、Python 用の seaborn や ggplot などの補助プロット パッケージの使用を回避します。

Matplotlib を使用

Matplotlib は、色のカスタマイズを可能にする plt.scatter の c 引数を提供します。以下に例を示します:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'carat': [0.23, 0.21, 0.23],
                    'price': [326, 326, 327],
                    'color': ['E', 'E', 'E']})

# Color mapping
colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}

# Scatter plot with colors
plt.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors))
plt.show()

map(colors) 関数は、「ダイヤモンド」の色を「プロット」の色にマップします。

seaborn を使用

この記事は matplotlib に焦点を当てていますが、 、seaborn は便利なソリューションも提供していることを言及する価値があります:

import seaborn as sns

# Scatter plot with colors
sns.lmplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color', fit_reg=False)

pandas.DataFrame.groupby & pandas.DataFrame.plot

手動アプローチの場合、パンダを使用して色ごとにグループ化し、各グループをプロットできます個別に:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'carat': [0.23, 0.21, 0.23],
                    'price': [326, 326, 327],
                    'color': ['E', 'E', 'E']})

# Color mapping
colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}

# Group by color and plot
grouped = df.groupby('color')
for key, group in grouped:
    group.plot(ax=plt.gca(), kind='scatter', x='carat', y='price', label=key, color=colors[key])

plt.show()

これは、以前と同じ DataFrame を想定しており、プロット プロセス中に手動で色を割り当てます。

結論

この記事では、さまざまな色をプロットする方法を説明しました。 matplotlib を使用した Python のさまざまなカテゴリレベル、seaborn を使用した追加オプション、および pandas を使用した手動アプローチ。