पायथन में कॉलम मानों द्वारा स्कैटर प्लॉट्स को रंगना

आर में ggplot2 की बहुमुखी प्रतिभा कॉलम के आधार पर डेटा बिंदुओं पर रंगों के निर्बाध असाइनमेंट की अनुमति देती है मूल्य. इस सुविधा को पांडा डेटाफ्रेम और मैटप्लोटलिब का उपयोग करके पायथन में भी दोहराया जा सकता है। &&&]

एक रंग शब्दकोश बनाएं: एक शब्दकोश को परिभाषित करें जो श्रेणीबद्ध कॉलम में अद्वितीय मानों को संबंधित रंग में मैप करता है। यह डेटा बिंदुओं पर लगातार रंग असाइनमेंट सुनिश्चित करता है।

: डेटाफ़्रेम में एक नया कॉलम बनाएं जो श्रेणीबद्ध कॉलम में प्रत्येक मान के लिए संबंधित रंग निर्दिष्ट करता है।
1. स्कैटर प्लॉट प्लॉट करें
: रंग कॉलम को रंग तर्क के रूप में निर्दिष्ट करने के लिए matplotlib.pyplot.scatter में c पैरामीटर का उपयोग करें।
2. यहां एक उदाहरण कार्यान्वयन है:
3. def dfScatter(df, xcol='ऊंचाई', ycol='वजन', catcol='लिंग'): अंजीर, कुल्हाड़ी = plt.subplots() श्रेणियाँ = np.unique(df[catcol]) रंग = np.linspace(0, 1, len(श्रेणियाँ)) colordict = dict(ज़िप(श्रेणियाँ, रंग)) डीएफ["रंग"] = डीएफ[कैटकॉल].लागू करें(लैम्ब्डा एक्स: कलरडिक्ट[एक्स]) ax.scatter(df[xcol], df[ycol], c=df.Color) वापसी चित्र

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

df = pd.DataFrame({'Height':np.random.normal(size=10), 'वजन':np.random.सामान्य(आकार=10), 'लिंग': ["पुरुष", "पुरुष", "अज्ञात", "पुरुष", "पुरुष", "महिला", "प्रतिक्रिया नहीं दी", "अज्ञात", "महिला", "महिला"]}) अंजीर = dfScatter(df)यह एक स्कैटर प्लॉट उत्पन्न करेगा जहां लिंग कॉलम प्रत्येक डेटा बिंदु का रंग निर्धारित करता है।