"यदि कोई कर्मचारी अपना काम अच्छी तरह से करना चाहता है, तो उसे पहले अपने औजारों को तेज करना होगा।" - कन्फ्यूशियस, "द एनालेक्ट्स ऑफ कन्फ्यूशियस। लू लिंगगोंग"
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मैं विभिन्न श्रेणीगत स्तरों के लिए विशिष्ट रंगों को प्लॉट करने के लिए मैटप्लोटलिब का उपयोग कैसे करूँ?

2024-11-04 को प्रकाशित
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How Do I Use Matplotlib to Plot Distinct Colors for Various Categorical Levels?

केवल मैटप्लोटलिब का उपयोग करके पायथन में विभिन्न श्रेणीबद्ध स्तरों के लिए अलग-अलग रंग कैसे प्लॉट करें

परिचय

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 के साथ

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।

सीबॉर्न के साथ

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)

pandas.DataFrame.groupby और Pandas.DataFrame.plot

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।

निष्कर्ष

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।

विज्ञप्ति वक्तव्य यह लेख यहां पुनर्मुद्रित है: 1729154360 यदि कोई उल्लंघन है, तो कृपया इसे हटाने के लिए स्टडी_गोलंग@163.कॉम से संपर्क करें।
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