python – 更改DataFrame中的子图颜色？

我想改变个别子情节的颜色：
1.手动指定所需的颜色
2.使用随机颜色

基本代码(摘自1)

 df = DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))
 df = df.cumsum()

 df.plot(subplots=True)
 plt.legend(loc='best') 
 plt.show()

我试过这个：

 colors = ['r','g','b','r']                   #first option
 colors = list(['r','g','b','r'])             #second option
 colors = plt.cm.Paired(np.linspace(0,1,4))   #third option

 df.plot(subplots=True, color=colors)

但他们所有人都没有工作.我找到了2,但我不知道如何改变这个：

 plots=df.plot(subplots=True)
 for color in plots:
   ??????

解决方法:

您可以通过为style参数提供颜色缩写列表来轻松实现此目的：

from pandas import Series, DataFrame, date_range
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ts = Series(np.random.randn(1000), index=date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts = ts.cumsum()

df = DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()

ax = df.plot(subplots=True, style=['r','g','b','r'], sharex=True)
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

来自“标准”颜色的随机颜色

如果您只想使用“标准”颜色(蓝色,绿色,红色,青色,品红色,黄色,黑色,白色),您可以定义一个包含颜色缩写的数组,并将这些颜色的随机序列作为参数传递给样式参数：

colors = np.array(list('bgrcmykw'))

...

ax = df.plot(subplots=True,
             style=colors[np.random.randint(0, len(colors), df.shape[1])],
             sharex=True)