python中的ggplot：打印大小和颜色

各位

我正在尝试在python中使用ggplot

from ggplot import *
ggplot(diamonds, aes(x='price', fill='cut')) + geom_density(alpha=0.25) + facet_wrap("clarity")

我想做的几件事：

1） 我希望颜色是填充和线条，但正如你所看到的，颜色都是灰色的

2） 我正试图调整情节的大小。在R中，我将在绘图之前运行此命令：

options(repr.plot.width=12, repr.plot.height=4)

然而，这在这里不起作用

有人知道我如何在分布中着色以及如何更改绘图大小吗

多谢各位。连接电流输出

颜色

使用

颜色

代替填充。 e、 g

大小

有几种方法可以做到这一点

最简单的方法是使用

ggsave

——查阅文档

或者，将

theme

与

plot\u margin

参数一起使用：

ggplot(...) ... + theme(plot_margin = dict(right = 12, top=8))

或者，使用matplotlib设置：

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams["figure.figsize"] = "11, 8"
ggplot(...) + ...

---

希望有帮助

另一种解决方案，如果不想更改matplotlib的配置：

从ggplot导入*
从matplotlib导入pyplot作为plt
p=（ggplot）（菱形，
aes（x='x'，y='y'，color='cut'，fill='cut'））+
几何点（）+
面_包裹（x='cut'））
#此命令“渲染”图形，并在p对象上创建属性“fig”
p、 make（）
#然后你可以改变它的属性
p、 图设置尺寸英寸（15，5，向前=真）
p、 图集_dpi（100）
p、 无花果
#并显示最终图形
plt.show（）

这是谷歌在搜索如何增加

plotnine

plot的大小时给出的最佳答案。没有一个答案对我有效，但增加了主题：

from plotnine import *
from plotnine.data import diamonds
ggplot(diamonds, aes(x='price', color='cut')) + geom_density(alpha=0.25) + facet_wrap("clarity") + theme(figure_size = (10, 10))

---

为Python使用最新的ggplot2:plotnine

要重塑打印大小，请使用此主题参数：地物大小（宽度、高度）。宽度和高度以英寸为单位

请参阅此库文档：

请参见以下示例：

from plotnine import *

(ggplot(df) 
 + aes(x='column_X', y='column_Y', color = 'column_for_collor')    
 + geom_line()
 + theme(axis_text_x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
 + facet_wrap('~column_to_facet', ncol = 3)   # ncol to define 3 facets per line
 + theme(figure_size=(16, 8))  # here you define the plot size
)

---

颜色当然有帮助，尺寸需要稍加修改，但这解决了我的问题。我不配！我不配！我不配

mpl.rcParams[“figure.figsize”]=“11,8”

对我不起作用。我在jupyer笔记本电脑中工作。@MartaKaras我喜欢下面Rodolfo的解决方案，使用plotnine/ggplot将人物大小添加到主题中。这在Jupyter笔记本中对我有用。我假设您已经为jupyter笔记本声明了以下内容：%matplotlib inline

from plotnine import *

(ggplot(df) 
 + aes(x='column_X', y='column_Y', color = 'column_for_collor')    
 + geom_line()
 + theme(axis_text_x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
 + facet_wrap('~column_to_facet', ncol = 3)   # ncol to define 3 facets per line
 + theme(figure_size=(16, 8))  # here you define the plot size
)