यह लेख बताता है कि पायथन में स्कैटर प्लॉट कैसे बनाएं matplotlib का उपयोग करते हुए, जहां प्रत्येक रंग एक अलग श्रेणीबद्ध स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। यह दृष्टिकोण पायथन के लिए सीबॉर्न और जीजीप्लॉट जैसे सहायक प्लॉटिंग पैकेजों का उपयोग करने से बचाता है।
Matplotlib plt.scatter में c तर्क प्रदान करता है, जो रंग अनुकूलन की अनुमति देता है। यहां एक उदाहरण है:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'carat': [0.23, 0.21, 0.23],
'price': [326, 326, 327],
'color': ['E', 'E', 'E']})
# Color mapping
colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}
# Scatter plot with colors
plt.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors))
plt.show()
मैप(रंग) फ़ंक्शन "डायमंड" रंगों को "प्लॉटिंग" रंगों में मैप करता है।
हालांकि यह लेख matplotlib पर केंद्रित है , यह उल्लेखनीय है कि सीबॉर्न एक सुविधाजनक समाधान भी प्रदान करता है:
import seaborn as sns
# Scatter plot with colors
sns.lmplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color', fit_reg=False)
मैनुअल दृष्टिकोण के लिए, आप रंग के आधार पर समूह बनाने और प्रत्येक समूह को अलग से प्लॉट करने के लिए पांडा का उपयोग कर सकते हैं:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'carat': [0.23, 0.21, 0.23],
'price': [326, 326, 327],
'color': ['E', 'E', 'E']})
# Color mapping
colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}
# Group by color and plot
grouped = df.groupby('color')
for key, group in grouped:
group.plot(ax=plt.gca(), kind='scatter', x='carat', y='price', label=key, color=colors[key])
plt.show()
यह पहले जैसा ही डेटाफ़्रेम मानता है और प्लॉटिंग प्रक्रिया के दौरान मैन्युअल रूप से रंग निर्दिष्ट करता है।
इस लेख में दिखाया गया है कि अलग-अलग रंगों को कैसे प्लॉट किया जाए मैटप्लोटलिब का उपयोग करके पायथन में विभिन्न श्रेणीबद्ध स्तर, साथ ही सीबॉर्न का उपयोग करके अतिरिक्त विकल्प और पांडा के साथ एक मैनुअल दृष्टिकोण।
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