1
A
回答
3
您可以在this example之後爲框着色。除此之外,您需要將您的數據映射到this module的「彩虹」色彩圖上。這是一個隨機測試數據的例子。在這個例子中,我用顏色來表示顏色。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np
# Random test data
test_data = [np.random.normal(mean, 1, 100) for mean in range(50)]
fig, axes = plt.subplots(figsize=(12, 16))
# Horizontal box plot
bplot = axes.boxplot(test_data,
vert=False, # vertical box aligmnent
patch_artist=True) # fill with color
# Fill with colors
cmap = cm.ScalarMappable(cmap='rainbow')
test_mean = [np.mean(x) for x in test_data]
for patch, color in zip(bplot['boxes'], cmap.to_rgba(test_mean)):
patch.set_facecolor(color)
plt.show()
3
可以使用cmap
屬性實際上是一個函數,在0和1之間接受的價值觀,並將其命名爲「正常化」您的數據。上箱線圖使用matplotlib
例如:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Random test data
np.random.seed(123)
all_data = [np.random.normal(0, 5, 100) for std in range(1, 21)]
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, figsize=(9, 4))
# rectangular box plot
bplot = ax.boxplot(all_data, 0, '', 0, patch_artist=True)
cm = plt.cm.get_cmap('rainbow')
colors = [cm(val/len(all_data)) for val in range(len(all_data))]
for patch, color in zip(bplot['boxes'], colors):
patch.set_facecolor(color)
plt.show()
+0
這個代碼我只得到紫色@ViníciusAguiar –
+0
這很奇怪,它應該工作,你從打印'顏色'得到什麼? –
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哦,你打我一記重拳!真的很好的方法,我不會考慮用'np.mean(x)'作爲參數,聰明! (+1) –
@ViníciusAguiar謝謝。 OP沒有指定如何映射顏色。所以我會說你的答案也很好。 –