Plotly：如何更改 plotly express 散点图的配色方案？

Question

我正在尝试使用 plotly, specifically ploty express 构建一些可视化效果。

我正在建造的东西之一是 scatterplot

我在下面有一些代码，可以生成漂亮的散点图：

import plotly.graph_objs as go, pandas as pd, plotly.express as px
df = pd.read_csv('iris.csv')
fig = px.scatter(df, x='sepal_length', y='sepal_width',
              color='species', marker_colorscale=px.colors.sequential.Viridis)
fig.show()

但是，我想尝试更改配色方案，即为每个物种呈现的颜色。

我已阅读：

但是不能得到颜色来改变。

正在尝试：

fig = px.scatter(df, x='sepal_length', y='sepal_width',
              color='species', marker_colorscale=px.colors.sequential.Viridis)

产量：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-78a9d58dce23> in <module>
      2 # https://plotly.com/python/line-and-scatter/
      3 fig = px.scatter(df, x='sepal_length', y='sepal_width',
----> 4               color='species', marker_colorscale=px.colors.sequential.Viridis)
      5 fig.show()

TypeError: scatter() got an unexpected keyword argument 'marker_colorscale'

正在尝试

正在尝试：

fig = px.scatter(df, x='sepal_length', y='sepal_width',
              color='species', continuous_colorscale=px.colors.sequential.Viridis)

产量：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-78a9d58dce23> in <module>
      2 # https://plotly.com/python/line-and-scatter/
      3 fig = px.scatter(df, x='sepal_length', y='sepal_width',
----> 4               color='species', continuous_colorscale=px.colors.sequential.Viridis)
      5 fig.show()

TypeError: scatter() got an unexpected keyword argument 'continuous_colorscale'

如何更改 plotly 可视化中使用的颜色？

Answer 1

您可以使用一种名为 color_discrete_map 的方法，它是 k,v 对的字典，其中 k 是颜色值，v 是配色方案.例如：

fig = px.scatter(df, x='sepal_length', y='sepal_width',
              color='species', color_discrete_map={'setosa': 'lightcyan', 
                                                   'versicolor': 'royalblue', 'virginica': 'darkblue'})

Answer 2

一般情况下，为情节表达的图形更改配色方案非常straight-forward。造成这里问题的原因是 species 是一个 分类变量 。连续值或数值实际上更容易，但我们稍后会讲到。

对于分类值，使用 color_discrete_map 是一种完全有效的方法，尽管很麻烦。我更喜欢将关键字参数 continuous_colorscale 与 px.colors.qualitative.Antique 结合使用，其中 Antique 可以更改为 plotly express 中可用的任何 discrete color schemes。只是运行 dir(px.colors.qualitative) 看看你在运行ning:

的情节版本中有什么可用的

['Alphabet',
 'Antique',
 'Bold',
 'D3',
 'Dark2',
 'Dark24',
 'G10',......]

代码 1:

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
                 color="species", color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Antique)

fig.show()

情节 1：

那么连续变量呢？

考虑以下片段：

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
                 color="sepal_length", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Viridis)

fig.show()

运行这将产生这个情节：

您可以将颜色更改为 dir(px.colors.sequential) 下可用的任何其他主题，例如 color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno，并获得此图：

这里可能引起混淆的是，设置 color='species 并保持 color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno 会给你这个情节：

该图现在直接跳回到使用默认绘图颜色，没有给你任何关于color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno的警告有作用。这是因为 species 是一个具有这些不同值的分类变量：['setosa', 'versicolor', 'virginica']，所以 color_continuous_scale 被简单地忽略了。要使 color_continuous_scale 生效，您必须使用数值，例如 sepal_length = [5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5. , 5.4, ...]

这让我们回到我对分类值的初始答案：

Use the keyword argument continuous_colorscale in combination with px.colors.qualitative

Plotly：如何更改 plotly express 散点图的配色方案？

Plotly: How to change the colorscheme of a plotly express scatterplot?

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