Seaborn：如何在直方图中使用色调参数

在 Seaborn 中创建直方图时，您可以使用色调参数，根据特定变量的值对直方图条进行着色。

为此，您可以使用以下基本语法：

 import seaborn as sns

sns. histplot (data=df, x=' points ', hue=' team ')

此特定示例为变量点创建一个直方图，其中条形根据团队变量的值着色。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：在 Seaborn 直方图中使用 Hue 参数

假设我们有以下 pandas DataFrame，显示来自两个不同球队的篮球运动员的得分：

 import pandas as pd
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seeds (1)

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ':np. repeat (['A', 'B'], 100),
                   ' points ': np. concatenate ([
                       n.p. random . normal (size=100,loc=15,scale=2),
                       n.p. random . normal (size=100, loc=25, scale=4)])})

#view head of DataFrame
print ( df.head ())

  team points
0 A 18.248691
1 A 13.776487
2 A 13.943656
3 A 12.854063
4 A 16.730815

我们可以使用带有hue参数的seaborn histplot()函数来创建points变量的直方图，并按团队变量分组：

 import seaborn as sns

#create histogram to visualize distribution of points by team
sns. histplot (data=df, x=' points ', hue=' team ') 

生成的图包含重叠的直方图，其颜色基于团队列值。

请注意，我们还可以使用调色板参数来指定在直方图中使用哪些颜色：

 import seaborn as sns

#create histogram to visualize distribution of points by team
sns. histplot (data=df, x=' points ', hue=' team ', palette=[' lightgreen ', ' pink ']) 

两个直方图现在都使用浅绿色和粉色作为颜色，正如我们在histplot()函数中使用调色板参数指定的那样。

注意：您可以在此处找到 seaborn histplot()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何使用seaborn执行其他常见任务：

如何为 Seaborn 绘图添加标题
如何更改 Seaborn 图中的字体大小
如何调整 Seaborn 图中的刻度数