如何对数据应用不同的影线,就像我可以在元组中定义不同的颜色一样?
#!/usr/bin/env python3
import pandas
from matplotlib import pyplot as plt
data = {"Label 1": [2,3,5,10], "Label 2": [1,2,4,8]}
pandas.DataFrame(data).plot.bar(color=("grey", "white"), hatch=("/", "*"))
plt.show()
使用此代码,影线将应用于所有条形图。
阴影线被应用到所有的条形图上。相反,我宁愿让每个数据集使用自己的阴影线颜色组合。
我知道我可以手动修改图中的每个面片,如下所示:
ax = pandas.DataFrame(data).plot.bar(color=("grey", "white"), legend=False)
for container, hatch in zip(ax.containers, ("/", "*")):
for patch in container.patches:
patch.set_hatch(hatch)
ax.legend(loc='upper center')
plt.show()
手动将图案填充设置为面片:
这是一种hacky,但最好的解决方案,我发现通过this discussion。
在组合图中将影线应用于不同数据集的正确方法是什么?
1条答案
按热度按时间rt4zxlrg1#
可以单独绘制每个系列: