有没有办法在 python 中使用 sns.barplot 显示不同的颜色？

Question

我正在寻找一个解决方案，我想为“1”组添加蓝色阴影（性别“男性”的浅蓝色为“女性”的深蓝色）和“2”组的红色阴影（性别“的浅红色”）男性'深红色代表性别'女性'）有没有可能。 我也尝试过颜色托盘，但无法设置它。 我能得到一些帮助吗。 提前致谢。

    df = pd.DataFrame()
    df['percent'] = pd.Series([0.64, 0.36, 0.49, 0.51])
    df['gender'] = pd.Series(['M','F','M','F'])
    df['group'] =pd.Series([1,1,2,2])
    seaborn.barplot(x='group',y='percent',data=df, hue='gender')

Answer 1

所述ax通过返回sns.barplot将包含每个色调的条容器。 在每个容器内，每个组都会有一个栏。 为了确保 Seaborn 对 x 值使用相同的顺序，可以设置order=参数。 与通过性别的色调类似，可以固定hue_order 。

然后，您可以首先遍历容器，然后遍历各个条以更改它们的颜色。 如果超过 2 组，则应提供更多的阴影（0 表示非常亮，1 表示非常暗）。 同样，如果有更多色调，则可以使用更多颜色图。

由于图例不再适合更改后的数据，下面的代码将其删除。

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

df = pd.DataFrame()
df['percent'] = pd.Series([0.64, 0.36, 0.49, 0.51])
df['gender'] = pd.Series(['M', 'F', 'M', 'F'])
df['group'] = pd.Series([1, 1, 2, 2])
groups = np.unique(df['group'])
genders = ['M', 'F']
ax = sns.barplot(x='group', y='percent', data=df, order=groups, hue='gender', hue_order=genders)
for bar_container, shade in zip(ax.containers, [0.5, 0.9]):
    for bar, group_cmap in zip(bar_container, ['Reds', 'Blues']):
        bar.set_color(plt.get_cmap(group_cmap)(shade))
ax.legend_.remove()
plt.show()