更改海运直方图(或PLT)中用于数据选择的条的颜色

问题描述

假设我有这样的数据帧：

X2 = np.random.normal(10, 3, 200)
X3 = np.random.normal(34, 2, 200)

a = pd.DataFrame({"X3": X3, "X2":X2})

我正在执行以下绘图例程：

f, axes = plt.subplots(2, 2,  gridspec_kw={"height_ratios":(.10, .30)}, figsize = (13, 4))
for i, c in enumerate(a.columns):
    sns.boxplot(a[c], ax=axes[0,i])
    sns.distplot(a[c], ax = axes[1,i])
    axes[1, i].set(yticklabels=[])
    axes[1, i].set(xlabel='')
    axes[1, i].set(ylabel='')

plt.tight_layout()
plt.show()

以下对象：

现在我希望能够在数据帧a上执行数据选择。让我们假设：

b = a[(a['X2'] <4)]

并在张贴的直方图中突出显示b中的选项。 例如，如果b的第一行对于X3为[32：0]，对于X2为[0：5]，则所需的输出将为：

是否可以使用上面的for loop和SNS实现这一点？非常感谢！

编辑：我对matplotlib解决方案也很满意，如果更容易的话。

EDIT2：

如果有帮助，它将类似于执行以下操作：

b = a[(a['X3'] >38)]

f, axes = plt.subplots(2, 2,  gridspec_kw={"height_ratios":(.10, .30)}, figsize = (13, 4))

for i, c in enumerate(a.columns):
   sns.boxplot(a[c], ax=axes[0,i])
   sns.distplot(a[c], ax = axes[1,i])
   sns.distplot(b[c], ax = axes[1,i])

   axes[1, i].set(yticklabels=[])
   axes[1, i].set(xlabel='')
   axes[1, i].set(ylabel='')

plt.tight_layout()
plt.show()

这将产生以下结果：

但是，我希望能够用不同的颜色为第一个图中的条形图上色！ 我还考虑过将ylim设置为仅为蓝色地块的大小，以便橙色不会扭曲蓝色分布的形状，但这仍然不可行，因为实际上我有大约10个直方图要显示，并且设置ylim将与Shary=True几乎相同，这是我试图避免的，这样我就能够显示分布的真实形状。

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解决方案

我想我从上一个答案和this视频中得到了解决方案：

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

np.random.seed(2021)
X2 = np.random.normal(10, 3, 200)
X3 = np.random.normal(34, 2, 200)

a = pd.DataFrame({"X3": X3, "X2":X2})
b = a[(a['X3'] < 30)]


hist_idx=[]

for i, c in enumerate(a.columns):
    bin_ = np.histogram(a[c], bins=20)[1]
    hist = np.where(np.logical_and(bin_<=max(b[c]), bin_>min(b[c])))
    hist_idx.append(hist)
    

f, axes = plt.subplots(2, 2,  gridspec_kw={"height_ratios":(.10, .30)}, figsize = (13, 4))

for i, c in enumerate(a.columns):
    sns.boxplot(a[c], ax=axes[0,i])
    axes[1, i].hist(a[c], bins = 20)
    axes[1, i].set(yticklabels=[])
    axes[1, i].set(xlabel='')
    axes[1, i].set(ylabel='')
    
for it, index in enumerate(hist_idx):
    lenght = len(index[0])
    for r in range(lenght):
        try:
            axes[1, it].patches[index[0][r]-1].set_fc("red")
        except:
            pass 


plt.tight_layout()
plt.show()

这将为b = a[(a['X3'] < 30)]生成以下内容：

或用于b = a[(a['X3'] > 36)]：

我想我会把它放在这里--虽然是小众，但未来可能会对某人有所帮助！