在pandas df.plot中设置色彩映射限制

Question

我有一个数据框，用于绘制线条和表格。色彩图设置为Purples_r，从紫色变为白色。你如何限制色彩图，使出现的最浅的颜色不是白色，而只是浅紫色？

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.get_xaxis().set_visible(False)
df.plot(marker='o', colormap='Purples_r', table=np.round(df.T, 2), ax=ax)

我试图关注Setting matplotlib colorbar range，但没有成功。

值得注意的是，我使用的是pandas 0.14。

Answer 1

这可以通过获取色彩映射的segmentdata并将自定义色彩映射限制为更窄的色彩范围来完成：

In [30]:

from matplotlib import colors
from matplotlib import cm
D={item: cm.Purples_r._segmentdata[item][3:-3] for item in ['blue', 'green', 'red']}
#only use the middle range of color
for item in ['blue', 'green', 'red']:
    seg=np.linspace(0,1,len(D[item]))
    for i in range(len(D[item])):
        D[item][i]=(seg[i],D[item][i][1],D[item][i][2]) 
In [31]:

New_cm = colors.LinearSegmentedColormap('New_cm', D)
df=pd.DataFrame(np.random.random((5,5)))
In [32]:

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.get_xaxis().set_visible(False)
df.plot(marker='o', colormap=cm.Purples_r, ax=ax)
plt.title('Original Purples_r')
plt.savefig('1.png')

In [33]:

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.get_xaxis().set_visible(False)
df.plot(marker='o', colormap=New_cm, ax=ax)
plt.title('Limited Purples_r')
plt.savefig('2.png')

Answer 2

我遇到了同样的问题，直到我意识到matplotlib色彩图具有可以手动设置的_i_under和_i_above属性。 在我的情况下，我使用matplotlib.cm.Blues_r，但我想将0（恰好是我的最低值）设置为另一种颜色而不是白色。

cmap = matplotlib.cm.Blues_r
cmap._i_under = 0
cmap.set_under('green')

上面的代码对我有用。然后你只需要将colormap传递给pandas.plot()。

我对matplotlib内部对象没有多少经验，但_i_under和_i_above似乎是从matplotlib颜色类继承而来的 （见代码here）。

由于使用pandas plot方法比使用matplotlib或pyplot更清洁，我希望这有帮助！