如何为Seaborn Factorplot设置独立条形颜色？custom_palette无效

首先提一句：Seaborn的factorplot已经被catplot取代啦，现在官方更推荐使用catplot（功能完全一致，只是命名更规范），下面的示例我会用catplot来演示，你直接替换成factorplot也能正常运行。

你遇到的所有条形显示同一种颜色的问题，大概率是因为palette参数默认是和hue变量的类别绑定的——如果没有指定hue，或者hue只有一个类别，那么Seaborn只会用你传入的custom_palette里的第一个颜色来渲染所有条形。下面分两种常见场景给你解决方案：

场景1：修改单组条形中的某一个颜色 #

如果你的图是单组条形（比如x轴是多个类别，但没有hue分组），想单独修改某一个条形的颜色，你可以先画出图表，然后直接获取条形对应的patch对象来修改：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 用Seaborn自带的示例数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 绘制条形图（kind="bar"对应factorplot的bar类型）
g = sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="bar", data=tips)

# 获取图表的axes对象（catplot返回的是FacetGrid，需要从里面取出axes）
ax = g.axes[0][0]

# 修改第二个条形的颜色（索引从0开始，这里把周五的条形改成橙红色）
ax.patches[1].set_facecolor("#ff4500")
# 如果要改边框颜色，可以用set_edgecolor
# ax.patches[1].set_edgecolor("#000000")

plt.show()

场景2：给每个条形分配自定义颜色 #

如果想让每个x轴类别对应不同的自定义颜色，你可以把custom_palette做成字典形式，键是x轴的类别名称，值是对应的颜色代码，然后传给palette参数：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")

# 自定义颜色字典，每个x类别对应一个颜色
custom_palette = {
    "Thur": "#87ceeb",
    "Fri": "#ff6347",
    "Sat": "#32cd32",
    "Sun": "#ffd700"
}

# 直接把字典传给palette，Seaborn会自动匹配x的类别
g = sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="bar", data=tips, palette=custom_palette)

plt.show()

如果你的custom_palette是列表形式，只要列表长度和x轴的类别数量一致，也能正常生效：

custom_palette = ["#87ceeb", "#ff6347", "#32cd32", "#ffd700"]
g = sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="bar", data=tips, palette=custom_palette)

为什么之前的custom_palette没生效？ #

如果你的custom_palette是列表，但所有条形同色，大概率是因为：

• 你的x轴只有1个类别，或者hue变量只有1个水平，Seaborn只会取列表的第一个颜色；
• 列表长度和x/hue的类别数量不匹配，Seaborn会循环使用列表里的颜色，但如果列表长度为1，就会所有条形同色。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8255008