Python matplotlib中默认情况下的随机颜色

我看了卡格尔的。这条线可以生成条形图

查看['province'].value_counts（）.head（10.plot.bar（）

我没有看到任何明确定义的配色方案。 我试着用jupyter笔记本绘制它，但只能看到一种颜色，而不是像Kaggle那样看到所有的多种颜色

我试着阅读文档和在线帮助，但无法通过上面的行获得任何生成这些颜色的方法

我们怎么做？默认情况下是否有设置此随机性的配置

---

在seaborn，这不是问题：

import seaborn as sns

sns.countplot(x='province', data=reviews)

matplotlib中不是空格，但可以将值转换为一行数据帧：

reviews['province'].value_counts().head(10).to_frame(0).T.plot.bar()

或者使用一些：

---

---

在seaborn，这不是问题：

import seaborn as sns

sns.countplot(x='province', data=reviews)

matplotlib中不是空格，但可以将值转换为一行数据帧：

reviews['province'].value_counts().head(10).to_frame(0).T.plot.bar()

或者使用一些：

---

---

在以前的

pandas

版本中，多色条似乎是默认的行为，Kaggle必须在他们的教程中使用这一条（您可以阅读更多）

通过定义标准颜色列表，然后将其用作

栏

中的参数，可以轻松地重新创建绘图

colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd',
          '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']
reviews['province'].value_counts().head(10).plot.bar(color=colors)

---

在

pandas 0.24.1

和

matplotlib 2.2.2

上测试，多色条似乎是前一个

pandas

版本中的默认行为，Kaggle必须在其教程中使用该条（您可以阅读更多）

通过定义标准颜色列表，然后将其用作

栏

中的参数，可以轻松地重新创建绘图

colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd',
          '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']
reviews['province'].value_counts().head(10).plot.bar(color=colors)

---

在

pandas 0.24.1

和

matplotlib 2.2.2

上测试，彩色绘图是用早期版本的pandas（=0.24）生成的，因此重现了以前的行为，看起来像

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

N = 13
df = pd.Series(np.random.randint(10,50,N), index=np.arange(1,N+1))

cmap = plt.cm.tab10
colors = cmap(np.arange(len(df)) % cmap.N)
df.plot.bar(color=colors)

plt.show()

---

这张彩色图片是用早期版本的熊猫（=0.24）制作的，因此重现了之前的行为，看起来像

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

N = 13
df = pd.Series(np.random.randint(10,50,N), index=np.arange(1,N+1))

cmap = plt.cm.tab10
colors = cmap(np.arange(len(df)) % cmap.N)
df.plot.bar(color=colors)

plt.show()

对于记录，这些“随机”颜色是默认的matplotlib-请参阅“定性颜色映射”下的“表10”。对于记录，这些“随机”颜色是默认的matplotlib-请参阅“定性颜色映射”下的“表10”