Matplotlib中仅为指定柱状图添加填充图案的简便方法

需求说明 #

寻找Matplotlib绘图中添加填充图案（hatch）的简便方法，仅为特定类别柱子（所有withCR_RF对应的浅蓝色柱子）添加填充图案，而非所有柱子，且不想手动逐个设置柱子属性。

数据示例（DataFrame部分内容） #

target  withCR_RF   withCR_ET   withCR_LG   withCR_Ridge
0   partA   0.102   0.100   -0.3    -0.3
1   partB   0.081   0.085   -0.3    -0.3
2   part    -0.063  -0.050  -0.3    -0.3

尝试过程及遇到的问题 #

1. 初始绘图代码（无填充图案）

这是正常生成柱状图的基础代码，使用自定义颜色映射：

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = ListedColormap(['#96C3EB', '#299438', '#B8B8B8', '#CCAC93'])
ax = df.plot.bar(x='target', colormap=cmap)

ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('prediction performance R²')
ax.set_title('comparing pipelines of prediction of executive function variables')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

2. 尝试直接设置hatch参数（无效）

尝试像设置颜色一样传入hatch列表，希望仅给第一类柱子加填充，但结果要么所有柱子都有图案，要么都没有：

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = ListedColormap(['#96C3EB', '#299438', '#B8B8B8', '#CCAC93'])
hatches = ['++', '', '', '']
ax = df.plot.bar(x='target', colormap=cmap, hatch=hatches)

ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('prediction performance R²')
ax.set_title('comparing pipelines of prediction of executive function variables')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

3. 尝试遍历柱子但仅修改了一个（未批量生效）

参考建议后遍历柱子，但代码只修改了一个浅蓝色柱子，未覆盖所有withCR_RF对应的柱子：

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = ListedColormap(['#96C3EB', '#299438', '#B8B8B8', '#CCAC93'])
ax = df.plot.bar(x='target', colormap=cmap)

ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('prediction performance R²')
ax.set_title('comparing pipelines of prediction of executive function variables')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

for lbl, patch in zip(ax.get_xticklabels() , ax.patches):
        if lbl.get_text() == 'withCR_RF':
            patch.set_hatch('*')
            patch.set_edgecolor(patch.get_facecolor())
            patch.set_facecolor('none')

plt.show()

4. 尝试索引多个柱子失败

尝试通过索引批量设置，但语法错误导致失败：

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = ListedColormap(['#96C3EB', '#299438', '#B8B8B8', '#CCAC93'])
ax = df.plot.bar(x='target', colormap=cmap)
ax.patches[0,1,2,3].set_hatch('+') # 此处索引方式错误
ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('prediction performance R²')
ax.set_title('comparing pipelines of prediction of executive function variables')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

解决方案：批量为特定类别柱子添加填充图案 #

问题核心：df.plot.bar()生成的柱子按行分组排列，每个x轴标签对应一组4个柱子（对应4列数值数据）。withCR_RF对应的是每组的第0个柱子（索引从0开始）。

通过遍历ax.patches，按分组索引筛选目标柱子，批量设置填充图案：

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

cmap = ListedColormap(['#96C3EB', '#299438', '#B8B8B8', '#CCAC93'])
ax = df.plot.bar(x='target', colormap=cmap)

# 获取每个x轴分组下的柱子数量（等于DataFrame数值列的数量）
n_cols = len(df.columns) - 1
# 遍历所有柱子，筛选出每组的第0个（对应withCR_RF列）
for i, patch in enumerate(ax.patches):
    if i % n_cols == 0:
        patch.set_hatch('++')
        # 可选：保留颜色同时添加图案，或设置空心+边框色
        # patch.set_edgecolor(patch.get_facecolor())
        # patch.set_facecolor('none')

ax.set_xlabel(None)
ax.set_ylabel('prediction performance R²')
ax.set_title('comparing pipelines of prediction of executive function variables')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

说明 #

• n_cols为每个x轴分组下的柱子数量，此处因DataFrame有4个数值列，故n_cols=4
• i % n_cols == 0筛选出每组的第一个柱子，即所有withCR_RF对应的柱子
• 可修改set_hatch()的参数（如'*'、'xx'等）更换填充样式
• 若要给其他列的柱子加图案，只需修改判断条件：比如给withCR_ET（每组第1个）加图案，改为i % n_cols == 1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者beginner