Как изменить цвет на графике p ie с помощью Matplotlib - PullRequest
Новая
       38

Как изменить цвет на графике p ie с помощью Matplotlib

0 голосов
/ 24 апреля 2020

Я пытаюсь сделать v1 синим, v2 оранжевым, v3 зеленым и v4 светло-серым. Я пытался просмотреть документацию, но не могу понять, как определить цвет в круговой диаграмме. Спасибо за помощь.

Я использую несколько строк кодов для создания круговой диаграммы, где vol1 = v1, v2, v3, v4 

plt.pie(vol1,labels = vollabels, autopct="%0.2f%%")
plt.legend(title="Normalized Volumes",loc="upper left", fontsize=14)
plt.axis
plt.show()

1 Ответ

0 голосов
/ 24 апреля 2020

Если вы хотите контролировать, какие цвета содержит ваша диаграмма p ie, и в то же время не выходить за рамки удобной обработки цветовых карт в matplotlib, вам может понадобиться посмотреть пример документации Nested р ie графики . Извлеченные блики: 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Извлечение названной карты цветов и «ручной подбор», используя пронумерованный диапазон, подходящих цветов. Выбор индекса в inner_colors соответствует оттенкам для большего числа точек данных во внутреннем круге: 

cmap = plt.get_cmap("tab20c")
outer_colors = cmap(np.arange(3)*4)
inner_colors = cmap(np.array([1, 2, 5, 6, 9, 10]))

Фактическое построение, включая некоторые настройки, в таком случае является простым: 

fig, ax = plt.subplots()

size = 0.3
vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]])

ax.pie(vals.sum(axis=1), radius=1, colors=outer_colors,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

ax.pie(vals.flatten(), radius=1-size, colors=inner_colors,
       wedgeprops=dict(width=size, edgecolor='w'))

Бонусное содержание в связанном местоположении: как добиться того же результата, используя график bar, но используя полярные координаты. Таким образом, вы получаете больше гибкости по сравнению с точным замыслом, если цели отличаются от значений по умолчанию, принятых в pie.

...