解决Matplotlib条形图单条多色问题：按集群设置单一颜色

问题描述 #

我尝试为图表中的每个条形设置独立颜色，所用代码如下。但未实现每个集群对应单一颜色，反而每个条形内部出现多种颜色（已附截图）。Clusters是包含0至4共5组的分类变量，已附数据框截图。我想绘制经济意识形态和社会意识形态两个子图，对比5个集群在这两个维度的差异，每个集群对应一种颜色（例如cluster 0为红色）。尝试过直接传入颜色值也无效，请问该如何解决？

原代码 #

c = ['#bf1111', '#1c4975', '#278f36', '#47167a', '#de8314']

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.bar(data = ANESdf_LatNEW, height = "EconIdeo", 
            x = "clusters", color = c)
plt.title('Economic Ideology')
plt.xticks([0, 1, 2, 3, 4])
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('')



plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(data = ANESdf_LatNEW, height = "SocialIdeo", 
            x = "clusters", color = c)
plt.title('Social Ideology')
plt.xticks([0, 1, 2, 3, 4])
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('')


plt.show()

当前效果截图 #

数据集前5行截图 #

问题原因 #

直接使用原始数据集绘图时，每个clusters分组下包含多个样本数据，plt.bar会为每个样本单独绘制一个小条形，这些小条形堆叠在一起，就呈现出“单条多色”的效果。

解决方案 #

先对每个集群的指标值做聚合（比如均值、中位数等），得到每个集群对应一个数值的结果，再用聚合后的数据绘图，此时每个集群对应一个条形，传入颜色列表即可实现单条单色。

修改后的代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 定义集群对应颜色
c = ['#bf1111', '#1c4975', '#278f36', '#47167a', '#de8314']

# 按clusters分组，计算每个集群的意识形态均值
cluster_agg = ANESdf_LatNEW.groupby('clusters')[['EconIdeo', 'SocialIdeo']].mean().reset_index()

# 设置画布大小，优化显示效果
plt.figure(figsize=(12, 5))

# 绘制经济意识形态子图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.bar(x=cluster_agg['clusters'], height=cluster_agg['EconIdeo'], color=c)
plt.title('Economic Ideology')
plt.xticks([0, 1, 2, 3, 4])
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Mean Value')

# 绘制社会意识形态子图
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(x=cluster_agg['clusters'], height=cluster_agg['SocialIdeo'], color=c)
plt.title('Social Ideology')
plt.xticks([0, 1, 2, 3, 4])
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Mean Value')

# 自动调整子图间距，避免元素重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

可选调整 #

• 若需要其他聚合逻辑，将.mean()替换为.median()（中位数）、.sum()（总和）等即可
• 可以根据需求修改figsize参数调整画布大小

内容的提问来源于stack exchange，提问作者strangledbypython