默认情况下，matplotlib

Question

我看了Kaggle的univariate-plotting-with-pandas。这条线会生成条形图。

reviews['province'].value_counts().head(10).plot.bar()

我没有看到任何专门定义的配色方案。 我尝试使用jupyter notebook进行绘制，但只能看到一种颜色，而不是像Kaggle那样看到的所有颜色。

我尝试阅读文档和在线帮助，但仅靠上一行就无法获得生成这些颜色的任何方法。

我们该怎么做？有没有默认设置此随机性的配置？

Answer 1

在seaborn没问题：

import seaborn as sns

sns.countplot(x='province', data=reviews)

在matplotlib中不是空格，但是可以将值转换为一行DataFrame：

reviews['province'].value_counts().head(10).to_frame(0).T.plot.bar()

或使用一些qualitative colormap：

import matplotlib.pyplot as plt

N = 10
reviews['province'].value_counts().head(N).plot.bar(color=plt.cm.Paired(np.arange(N)))

---

reviews['province'].value_counts().head(N).plot.bar(color=plt.cm.Pastel1(np.arange(N)))

Answer 2

在以前的pandas版本之一中，似乎五彩缤纷的彩条是默认行为，而Kaggle的教程中一定使用了该彩色条（您可以阅读更多的here）。

通过定义标准颜色列表，然后将其用作bar中的参数，可以轻松地重新创建图。

colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd',
          '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']
reviews['province'].value_counts().head(10).plot.bar(color=colors)

在pandas 0.24.1和matplotlib 2.2.2上进行了测试。

Answer 3

使用早期版本的熊猫（<= 0.23）制作了彩色情节。从那时起，大熊猫就决定使条形图成为单色，因为条形的颜色是毫无意义的。如果您仍想使用“ tab10”颜色图中的默认颜色（> 0.24的熊猫）生成具有默认颜色的条形图，从而重新创建以前的行为，则看起来像

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

N = 13
df = pd.Series(np.random.randint(10,50,N), index=np.arange(1,N+1))

cmap = plt.cm.tab10
colors = cmap(np.arange(len(df)) % cmap.N)
df.plot.bar(color=colors)

plt.show()