Matplotlib使用与系列对应的颜色创建文本

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我正在尝试为不同的系列创建不同颜色的情节。当我尝试将图中的数据添加为文本框时出现了问题。

我使用的代码如下:

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

df = pd.DataFrame({'x': [21000, 16900, 18200, 32000, 35000, 7500], 'y':[3000, 2100, 1500, 3000, 2500, 2000], 'z':['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

text_list = []
color_list = []

for i, row in df.iterrows():
    mu, sigma, group = row['x'], row['y'], row['z']       
    x = np.linspace(mu - 4*sigma, mu + 4*sigma, 100)

    sns.lineplot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma), ax=ax)
    color = ax.get_lines()[-1].get_c()

    ax = plt.gca()
    ax.text(mu*1.05, max(stats.norm.pdf(x, mu, sigma)), group, fontsize=16, color=color) #only retrieve RGB so blank text is not too light      

    text = r'{0}: {1} $\pm$ {2}'.format(group, mu, sigma)
    text_list.append(text)
    color_list.append(color)

plt.gcf().text(0.68, 0.6, '\n'.join(text_list), bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black', pad=10.0, alpha=1), fontsize=14)
fig.show()

其中产生如下图:enter image description here

bbox中的文本都是黑色的。理想情况下,文本框中的每一行应具有与图中相应系列相同的颜色。

我能够在text_box_content和color_list中保存两个文本和颜色列表。我还尝试在for循环中使用动态更新的文本位置添加plt.gcf().text(),但是为每一行创建了边界框,而不是为所有文本创建了整体边界框。

如果有一些概念上类似的东西会更好

plt.gcf().text(zip(text_list, color_list))所以每一行都有自己的颜色?

python matplotlib visualization seaborn
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您可以创建图例并按照其所属行的颜色为每个图例项着色。如果您不想在图例中显示线条本身,则可以将相应的字母显示为图例句柄。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.legend_handler import HandlerBase
from matplotlib.text import Text
import seaborn as sns
import numpy as np
import scipy.stats as stats

class TextHandler(HandlerBase):
    def create_artists(self, legend,tup ,xdescent, ydescent,
                        width, height, fontsize,trans):
        tx = Text(width/2.,height/2,tup[0], fontsize=fontsize,
                  ha="center", va="center", color=tup[1], fontweight="bold")
        return [tx]

df = pd.DataFrame({'x': [21000, 16900, 18200, 32000, 35000, 7500], 
                   'y':[3000, 2100, 1500, 3000, 2500, 2000], 
                   'z':['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

handles = []
labels = []

for i, row in df.iterrows():
    mu, sigma, group = row['x'], row['y'], row['z']       
    x = np.linspace(mu - 4*sigma, mu + 4*sigma, 100)

    sns.lineplot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma), ax=ax)
    color = ax.get_lines()[-1].get_c()

    ax.text(mu*1.05, max(stats.norm.pdf(x, mu, sigma)), group, fontsize=16, color=color)

    handles.append(("{}:".format(group), color))
    labels.append("{} $\pm$ {}".format(mu, sigma))

leg = ax.legend(handles=handles, labels=labels, handler_map={tuple : TextHandler()},
          facecolor='white', edgecolor='black', borderpad=0.9, framealpha=1, 
          fontsize=10, handlelength=0.5)

for h, t in zip(leg.legendHandles, leg.get_texts()):
    t.set_color(h.get_color())

plt.show()

enter image description here

这是从我对this question的答案中的代码的启发和部分使用,qazxswpoi也提供了一个替代方案,以防您不想使用图例。

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