我使用数据框plot
方法绘制了图表:
ax = df1.plot(x='Lat', y='Lon', kind='scatter', c='Thickness')
结果是散点图,其中点被缩放到c='Thickness'
中的参数集。图表旁边的颜色条自动接收标签Thickness
。我想改变它。
我知道colorbar方法set_label
,但我不知道如何从pandas'ax
函数返回的plot
访问colorbar对象。
如何访问绘图中的colorbar对象以更改其标签?
答案 0 :(得分:1)
使用pandas
设置colorbar
的标签太复杂了。您可以直接使用matplotlib.pyplot
,这是一个示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
n = 100000
x = np.random.standard_normal(n)
y = 2.0 + 3.0 * x + 4.0 * np.random.standard_normal(n)
xmin = x.min()
xmax = x.max()
ymin = y.min()
ymax = y.max()
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, figsize=(7, 4))
fig.subplots_adjust(hspace=0.5, left=0.07, right=0.93)
ax = axs[0]
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize=50, cmap='inferno')
ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
ax.set_title("Hexagon binning")
cb = fig.colorbar(hb, ax=ax)
cb.set_label('counts')
ax = axs[1]
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize=50, bins='log', cmap='inferno')
ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
ax.set_title("With a log color scale")
cb = fig.colorbar(hb, ax=ax)
cb.set_label('log10(N)')
plt.show()
参考:http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hexbin