在matplotlib Python中设置不同的条形颜色

Question

假设我的条形图如下：

有关如何为每个载体设置不同颜色的任何想法？例如，AK会是Red，GA会是Green等等吗？

我在Python中使用Pandas和matplotlib

>>> f=plt.figure()
>>> ax=f.add_subplot(1,1,1)
>>> ax.bar([1,2,3,4], [1,2,3,4])
<Container object of 4 artists>
>>> ax.get_children()
[<matplotlib.axis.XAxis object at 0x6529850>, <matplotlib.axis.YAxis object at 0x78460d0>,  <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x733cc50>, <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x733cdd0>, <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x777f290>, <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x777f710>, <matplotlib.text.Text object at 0x7836450>, <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x7836390>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x6529950>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x69aef50>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x69ae310>, <matplotlib.spines.Spine object at 0x69aea50>]
>>> ax.get_children()[2].set_color('r') #You can also try to locate the first patches.Rectangle object instead of direct calling the index.

对于上面的建议，我们如何精确地枚举ax.get_children（）并检查对象类型是否为矩形？因此，如果对象是矩形，我们会分配不同的随机颜色吗？

Answer 1

简单，只需使用.set_color

>>> barlist=plt.bar([1,2,3,4], [1,2,3,4])
>>> barlist[0].set_color('r')
>>> plt.show()

对于你的新问题，也没有那么难，只需要从你的轴上找到一个条形图，例如：

>>> f=plt.figure()
>>> ax=f.add_subplot(1,1,1)
>>> ax.bar([1,2,3,4], [1,2,3,4])
<Container object of 4 artists>
>>> ax.get_children()
[<matplotlib.axis.XAxis object at 0x6529850>, 
 <matplotlib.axis.YAxis object at 0x78460d0>,  
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x733cc50>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x733cdd0>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x777f290>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x777f710>, 
 <matplotlib.text.Text object at 0x7836450>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x7836390>, 
 <matplotlib.spines.Spine object at 0x6529950>, 
 <matplotlib.spines.Spine object at 0x69aef50>,
 <matplotlib.spines.Spine object at 0x69ae310>, 
 <matplotlib.spines.Spine object at 0x69aea50>]
>>> ax.get_children()[2].set_color('r') 
 #You can also try to locate the first patches.Rectangle object 
 #instead of direct calling the index.

如果你有一个复杂的情节，并想先识别这些条形，请添加：

>>> import matplotlib
>>> childrenLS=ax.get_children()
>>> barlist=filter(lambda x: isinstance(x, matplotlib.patches.Rectangle), childrenLS)
[<matplotlib.patches.Rectangle object at 0x3103650>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x3103810>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x3129850>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x3129cd0>, 
 <matplotlib.patches.Rectangle object at 0x3112ad0>]

Answer 2

我假设您正在使用Series.plot（）来绘制数据。如果你在这里查看Series.plot（）的文档：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.Series.plot.html

没有列出 color 参数，您可以在其中设置条形图的颜色。

但是，Series.plot（）文档在参数列表的末尾声明了以下内容：

kwds : keywords
Options to pass to matplotlib plotting method

这意味着当您将Series.plot（）的 kind 参数指定为 bar 时，Series.plot（）将实际调用matplotlib.pyplot.bar （）和matplotlib.pyplot.bar（）将发送您在Series.plot（）的参数列表末尾指定的所有额外关键字参数。

如果你在这里检查matplotlib.pyplot.bar（）方法的文档：

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.bar

..它还在其参数列表的末尾接受关键字参数，如果您仔细阅读已识别参数名称列表，其中一个是 color ，它可以是指定不同的序列条形图的颜色。

总而言之，如果在Series.plot（）参数列表的末尾指定 color 关键字参数，关键字参数将被中继到matplotlib.pyplot.bar（）方法。以下是证据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

s = pd.Series(
    [5, 4, 4, 1, 12],
    index = ["AK", "AX", "GA", "SQ", "WN"]
)

#Set descriptions:
plt.title("Total Delay Incident Caused by Carrier")
plt.ylabel('Delay Incident')
plt.xlabel('Carrier')

#Set tick colors:
ax = plt.gca()
ax.tick_params(axis='x', colors='blue')
ax.tick_params(axis='y', colors='red')

#Plot the data:
my_colors = 'rgbkymc'  #red, green, blue, black, etc.

pd.Series.plot(
    s, 
    kind='bar', 
    color=my_colors,
)

plt.show()

---

请注意，如果序列中的条形比颜色多，则颜色将重复。

Answer 3

更新pandas 0.17.0

@ 7stud对最新熊猫版本的回答需要致电

s.plot( 
    kind='bar', 
    color=my_colors,
)

而不是

pd.Series.plot(
    s, 
    kind='bar', 
    color=my_colors,
)

绘图函数已成为Series，DataFrame对象和的成员，实际上调用pd.Series.plot并带有color参数会出错