homicide_scatter_df.plot.scatter(x='Homicide',y='Area Name',s = 225,
c = 'Population/mil', colormap='viridis',
sharex=False)
上面的代碼有效，我得到了散點圖，其中的點根據區域人口改變顏色。
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.scatter(x = homicide_scatter_df['Homicide'],
y = homicide_scatter_df['Area Name'],
s = 225,
c = 'Population/mil', colormap='viridis',
sharex=False)
但是，上面的代碼會引發以下錯誤c：
ValueError：'c' 引數必須是顏色、顏色序列或數字序列，而不是 Population/mil
更新：修復列問題后，顏色欄仍然存在問題。
在 pandas 圖表的右側，我得到一個帶有“Population/mil”標簽的顏色范圍條。matplotlib 版本不顯示具有一系列顏色的相同顏色條。是否可以使用第二種方法獲得相同的顏色條？
更新：我現在有顏色條，但顏色與資料的順序相反。
norm = colors.Normalize(homicide_scatter_df['Population/mil'].max(), homicide_scatter_df['Population/mil'].min())
plt.xticks(rotation=90)
fig.colorbar(cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap='YlGnBu'), ax=ax)
上面的代碼顯示了正確位置和正確值的欄。但是，顏色與點顏色的順序相反。
如何更改顏色以正確上升？
uj5u.com熱心網友回復：
在 pandas 情節中，c='Population/mil'因為 pandas 已經知道這是homicide_scatter_df.
在 matplotlib 圖中，您需要像對xand那樣傳遞完整的列y：
ax.scatter(x=homicide_scatter_df['Homicide'],
y=homicide_scatter_df['Area Name'],
c=homicide_scatter_df['Population/mil'], # actual column, not column name
s=225, colormap='viridis', sharex=False)
或者，如果您指定data源，那么您可以只傳遞類似于 pandas 的列名：
data：如果給定，引數也可以接受s解釋為的字串data[s]。
matplotlib 中的顏色圖處理也不同。改為手動colormap呼叫cmap：colorbar
ax.scatter(data=homicide_scatter_df, # define data source
x='Homicide', # column names
y='Area Name',
c='Population/mil',
cmap='viridis', # colormap -> cmap
s=225, sharex=False)
plt.colorbar(label='Population/mil') # manually add colorbar
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標籤：Python 熊猫 数据框 matplotlib 散点图