Matplotlib，直方图中的图例未显示

Question

为了描述我的问题，我提供一个小数据集作为例子：想象一下以下数据集：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'name':['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], 'val':[1,5,3,4,5,3]} )

我正在使用以下代码创建简单的直方图：

def plot_bar_x():
    index = np.arange(len(df['name']))
    plt.bar(index, df['val'])
    plt.legend(list(df['name'].unique()))
    plt.xticks(index, df['name'], fontsize=10, rotation=30)
    plt.show()
plot_bar_x()

但是这给我展示的图表如下： 虽然我有3个唯一的名称，但我只看到'a'标签，而我使用了这行代码：plt.legend(list(df['name'].unique())) 另一个问题是所有的条形图都是相同的颜色，是否有一种方法可以获得不同颜色的唯一标签，而不需要事先手动定义颜色？

期望的输出是：

- Sascha

Answer 1

你只在一个系列上绘制一次，这就是为什么plt只会选择一个标签用于图例的原因。如果你没有很多名称，可以尝试：

def plot_bar_x():
    index = np.arange(len(df['name']))
    plt.figure()
    for name in df.name.unique():
        tmp_df = df[df.name == name]
        plt.bar(tmp_df.index, tmp_df.val, label=name)
    plt.xticks(index, df['name'], fontsize=10, rotation=30)
    plt.legend()
    plt.show()

肯定有一些巧妙的方法来解决你的问题，但现在超出了我的能力范围。

- Quang Hoang

Answer 2

您可以直接使用df.plot()绘制数据框，并使用一些预定义的字典传递每个条形图的颜色。然后，您可以使用mpatches.Patch创建图例，如此处所示。您可以使用seaborn来获得灰色背景和网格。颜色可以根据数据框中唯一项目的数量生成。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import pandas as pd
import numpy as np; np.random.seed(123)
import seaborn as sns
sns.set()

df = pd.DataFrame({'name':['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], 'val':[1,5,3,4,5,3]} )
col_dict = {k:np.random.rand(3,) for k in df['name'].unique()}

ax = df.plot.bar(x='name', y='val', color=[col_dict[i] for i in df['name']])
labels = [mpatches.Patch(color=v, label=k) for k,v in col_dict.items()]
plt.legend(handles=labels, loc='best')    
plt.show()

- Sheldore