根据“计数”列绘制直方图连续颜色？

Posted 2023-02-18

【中文标题】根据“计数”列绘制直方图连续颜色？

【英文标题】：Plotly histogram continuous colors based on "count of" column?

【发布时间】：2022-01-10 16:21:21

【问题描述】：

我创建了一个直方图，显示每十年超过 35° 摄氏度的天数（德语中的“Jahrzehnt”）。我想根据热天的数量（这里是“温度，最大值”列）给它上色，但是正如你在图片中看到的那样，最热的十年（2010 年）虽然我希望它变暗但颜色变暗了红色。

我的代码是

    fig = px.histogram(grouper, x='Jahrzehnt', y='Temperatur, Maximum', color='Temperatur, Maximum', \
        color_discrete_sequence=px.colors.sequential.Reds,
        title='Tage über 35° Celsius ("Wüstentage")',
        hover_data=dict(Jahrzehnt=False)
        )
    fig.update_layout(showlegend=False)
    fig.update_yaxes(title='Anzahl')

如何更改 color_discrete_sequence 以使其与最低值和最高值与淡红色到饱和红色相匹配？

感谢您的任何提示。

【参考方案1】：

谢谢，我通过使用条形图而不是直方图找到了另一个答案，它允许使用连续色标按预期进行着色，如您的图中 Rob：

def wueste(df):
tag = df[df['Temperatur, Maximum'] >= 35]
grouper = tag.groupby(['Jahrzehnt'])['Temperatur, Maximum'].count()\
.to_frame()\
.reset_index()\

grouper = grouper[grouper['Temperatur, Maximum'] !=0]
 
fig = px.bar(grouper, x='Jahrzehnt', y='Temperatur, Maximum', color='Temperatur, Maximum', \
    color_continuous_scale='reds',
    title='Tage über 35° Celsius ("Wüstentage")',
    hover_data=dict(Jahrzehnt=False)
    )
fig.update_layout(showlegend=False)
fig.update_yaxes(title='Anzahl')
return fig

【参考方案2】：

使用https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.express.colors.htmlsample_colorscale()，您可以从连续映射构建离散序列 使用了 列表理解，并将

color

更改为 x 轴而不是 y 轴列 完整代码如下

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px

grouper = pd.DataFrame(
    
        "Jahrzehnt": range(1870, 2011, 10),
        "Temperatur, Maximum": np.random.randint(2, 40, 15),
    
)
grouper["Jahrzehnt"] = grouper["Jahrzehnt"].astype(str) + "er"

fig = px.histogram(
    grouper,
    x="Jahrzehnt",
    y="Temperatur, Maximum",
    color="Jahrzehnt",
    color_discrete_sequence=[
        px.colors.sample_colorscale("reds", v)[0]
        for v in (
            grouper["Temperatur, Maximum"] / grouper["Temperatur, Maximum"].max()
        ).tolist()
    ],
    title='Tage über 35° Celsius ("Wüstentage")',
    hover_data=dict(Jahrzehnt=False),
)
fig.update_layout(showlegend=False)
fig.update_yaxes(title="Anzahl")