python plt.violinplot 颜色

一、介绍

在数据可视化中，箱线图（Box plot）是一种常见的方法，用于展示数据的分布情况。而小提琴图（Violine plot）则是箱线图的一种扩展形式，除了展示数据的分布情况外，还能同时展示数据的核密度估计图。

在使用Python绘制小提琴图时，我们可以使用Matplotlib库中的plt.violinplot()函数。该函数可以接收以下参数：数据数组、位置、宽度、展示方式、小提琴内部的填充颜色。

本文将重点介绍plt.violinplot()函数中的颜色相关参数，帮助读者了解如何调整小提琴图的颜色以及如何实现一些常用的效果。

二、基本用法

首先，让我们使用一组示例数据来绘制一个简单的小提琴图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

# 绘制小提琴图
plt.violinplot(data)

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，我们使用np.random.normal()函数生成了三组不同标准差的正态分布数据，并将这些数据保存在列表data中。然后，我们调用plt.violinplot()函数并传入data作为参数，绘制了一个简单的小提琴图。

运行上述代码，我们可以看到绘制出了一个包含三个小提琴的图形。每个小提琴表示一个数据集，横轴表示数据集的位置，纵轴表示数据的取值范围。

三、颜色设置

在默认情况下，小提琴图的颜色是使用Matplotlib的默认颜色循环生成的。但是，我们可以使用violinparts返回的对象，对每个小提琴的颜色进行设置。

为了说明颜色设置的方法，我们将引入一个新的函数draw_violinplot()用于绘制小提琴图。该函数将接收四个参数：数据数组、位置、宽度和填充颜色。

下面是具体的代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_violinplot(data, positions, widths, colors):
    # 创建画布和坐标轴
    fig, ax = plt.subplots()

    # 绘制小提琴图
    vp = ax.violinplot(data, positions=positions, widths=widths,
                       showmedians=True)

    for i, violin in enumerate(vp["bodies"]):
        violin.set_facecolor(colors[i])

    # 设置轴标签和标题
    ax.set_ylabel('Value')
    ax.set_xlabel('Dataset')
    ax.set_title('Violin Plot')

    # 设置刻度
    ax.set_xticks(np.arange(1, len(positions) + 1))
    ax.set_xticklabels(['Dataset {}'.format(i) for i in range(1, len(positions) + 1)])

    # 显示图形
    plt.show()

# 生成示例数据
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

# 设置位置、宽度、颜色
positions = [1, 2, 3]
widths = [0.5, 0.5, 0.5]
colors = ['r', 'g', 'b']

# 绘制小提琴图
draw_violinplot(data, positions, widths, colors)

在上述代码中，我们定义了draw_violinplot()函数来绘制小提琴图。在函数内部，我们创建了一个画布和一个坐标轴对象。然后，通过调用ax.violinplot()方法绘制了小提琴图，并将返回的对象保存在vp变量中。

之后，我们通过遍历vp["bodies"]来对每个小提琴的填充色进行设置。在循环中，我们调用violin.set_facecolor()方法来为每个小提琴设置填充颜色。

最后，我们设置了轴标签、标题和刻度，并调用plt.show()方法显示图形。

运行上述代码，我们可以看到生成的小提琴图中的三个小提琴在颜色上与之前示例中的默认颜色不同。每个小提琴的颜色被设置为了红色、绿色和蓝色。

四、使用颜色映射

除了显式设置小提琴的填充颜色外，我们还可以使用颜色映射（Colormap）来为小提琴指定颜色。颜色映射是一种将数据值映射到颜色空间的方法，通常用于可视化中。Matplotlib提供了多种内置的颜色映射，如viridis、plasma、cool等。

我们可以使用matplotlib.colors模块中的Normalize类以及cm模块中的颜色映射类来实现颜色映射。考虑下面的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
from matplotlib import cm

# 生成示例数据
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

# 创建画布和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 设置位置和宽度
positions = [1, 2, 3]
widths = [0.5, 0.5, 0.5]

# 设置颜色映射
cmap = cm.get_cmap('cool')
norm = colors.Normalize(vmin=min(positions), vmax=max(positions))

# 绘制小提琴图
vp = ax.violinplot(data, positions=positions, widths=widths, showmedians=True)

# 设置小提琴的颜色
for i, violin in enumerate(vp["bodies"]):
    color = cmap(norm(positions[i]))
    violin.set_facecolor(color)

# 设置轴标签和标题
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_xlabel('Dataset')
ax.set_title('Violin Plot')

# 设置刻度
ax.set_xticks(np.arange(1, len(positions) + 1))
ax.set_xticklabels(['Dataset {}'.format(i) for i in range(1, len(positions) + 1)])

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了colors和cm模块，分别用于颜色标准化和调用颜色映射类。然后，根据用户自定义的颜色映射类型选择了一个颜色映射（’cool’）和一个标准化器（Normalize）。

在绘制小提琴图时，我们根据位置的值来确定每个小提琴的颜色。通过调用cmap()方法和norm()方法，并将位置的值作为参数传入，我们可以获取到对应位置的颜色。

最后，我们将每个小提琴的填充颜色设置为从颜色映射中获取到的颜色。这样可以根据不同位置的值对小提琴的颜色进行映射，使得小提琴图更具有可视化效果。

运行上述代码，我们可以看到生成的小提琴图中的三个小提琴的颜色呈现从深蓝色到浅蓝色的渐变效果，根据位置值的大小进行了颜色映射。