مخططات التلوين المبعثرة حسب قيم الأعمدة في بايثون

يسمح تعدد استخدامات ggplot2 في R بتعيين الألوان بشكل سلس لنقاط البيانات بناءً على العمود قيم. يمكن أيضًا تكرار هذه الميزة في Python باستخدام إطارات بيانات الباندا وMatplotlib.

استخدام Pandas و Matplotlib

لتعيين الألوان إلى القيم في Matplotlib، خذ في الاعتبار الخطوات التالية:

1. إنشاء قاموس ألوان: تحديد قاموس يقوم بتعيين القيم الفريدة في العمود الفئوي إلى اللون المقابل. وهذا يضمن تعيين ألوان متسقة عبر نقاط البيانات.
2. إضافة عمود اللون : أنشئ عمودًا جديدًا في إطار البيانات الذي يعين اللون المقابل لكل قيمة في العمود الفئوي.
[] &&&]
3. رسم المخطط المبعثر: استخدم المعلمة c في matplotlib.pyplot.scatter لتحديد عمود اللون كوسيطة اللون.

def dfScatter(df, xcol='Height', ycol='Weight', catcol='Gender'):
    fig, ax = plt.subplots()
    categories = np.unique(df[catcol])
    colors = np.linspace(0, 1, len(categories))
    colordict = dict(zip(categories, colors))  

    df["Color"] = df[catcol].apply(lambda x: colordict[x])
    ax.scatter(df[xcol], df[ycol], c=df.Color)
    return fig

مثال للاستخدام ضع في اعتبارك إطار بيانات يحتوي على أعمدة الارتفاع والوزن والجنس. لإنشاء مخطط مبعثر حيث يتم تعيين الألوان بناءً على عمود الجنس:

df = pd.DataFrame({'Height':np.random.normal(size=10), 'الوزن':np.random.normal(size=10)، 'الجنس': ["ذكر"،"ذكر"،"غير معروف"،"ذكر"،"ذكر"، "أنثى"، "لم يتم الرد"، "غير معروف"، "أنثى"، "أنثى"]}) Fig = dfScatter(df)

سيؤدي هذا إلى إنشاء مخطط مبعثر حيث يحدد عمود الجنس لون كل نقطة بيانات.