Plotly：如何更改 Plotly Express 散点图的颜色方案？

Question

Plotly：如何更改 Plotly Express 散点图的颜色方案？

pythonplotlydata-visualizationvisualization

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我想使用plotly，具体来说是ploty express，来创建一些可视化图表。

我正在制作的其中之一是散点图

我有一些代码如下，可以生成一个漂亮的散点图：

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()

然而，我想尝试改变配色方案，即为每个物种呈现的颜色。

我阅读了：

但无法更改颜色。

尝试中：

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

产生：

---------------------------------------------------------------------------
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'

尝试中

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

产生：

---------------------------------------------------------------------------
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'

我该如何在 plotly 可视化中更改使用的颜色？

- artemis

2个回答

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你可以使用一种名为color_discrete_map的方法，它是一个包含k,v对的字典，其中k是颜色值，v是颜色方案。例如:

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

- artemis

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可以查看英文原文，
原文链接

- vestland · Accepted Answer

通常，更改Plotly Express图的颜色方案非常简单。导致问题的原因是species是分类变量。连续或数值型的值实际上更容易，但稍后我们会讨论到这点。

对于分类值，使用color_discrete_map是一种完全有效但繁琐的方法。我更喜欢将关键字参数continuous_colorscale与px.colors.qualitative.Antique结合使用，其中Antique可以更改为在plotly express中提供的任何离散颜色方案。只需运行dir(px.colors.qualitative)以查看您正在运行的plotly版本中可用的内容：

['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：

连续变量怎么办？

请考虑以下片段:

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()

运行此代码将生成以下图表：

您可以将颜色更改为任何其他可用主题下的颜色dir(px.colors.sequential)，例如color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno，并获得以下图表：

这里可能会造成困惑的是，设置color='species'，并保持color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno将给您这张图表：

现在，该图直接跳回使用Plotly默认颜色，不会提醒您color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno没有任何效果。这是因为species是一个具有不同值：['setosa'，'versicolor'，'virginica']的分类变量，因此color_continuous_scale被简单地忽略。要使color_continuous_scale生效，您必须使用数字值，例如sepal_length = [5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5. , 5.4, ...]

这就把我们带回到了针对分类变量的初始答案：

结合使用关键字参数continuous_colorscale和px.colors.qualitative