2017-05-09 14 views
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ヒストグラムを生成するこのコードは、3種類のフィールドを識別します。 、 "低" "中"、および "高":matplotlibヒストグラム(凡例付き)

import pylab as plt 
import pandas as pd 


df = pd.read_csv('April2017NEW.csv', index_col =1) 
df1 = df.loc['Output Energy, (Wh/h)'] # choose index value and Average 
df1['Average'] = df1.mean(axis=1) 

N, bins, patches = plt.hist(df1['Average'], 30) 

cmap = plt.get_cmap('jet') 
low = cmap(0.5) 
medium =cmap(0.25) 
high = cmap(0.8) 


for i in range(0,4): 
    patches[i].set_facecolor(low) 
for i in range(4,11): 
    patches[i].set_facecolor(medium) 
for i in range(11,30): 
    patches[i].set_facecolor(high) 

plt.xlabel("Watt Hours", fontsize=16) 
plt.ylabel("Households", fontsize=16) 
plt.xticks(fontsize=14) 
plt.yticks(fontsize=14) 
ax = plt.subplot(111) 
ax.spines["top"].set_visible(False) 
ax.spines["right"].set_visible(False) 

plt.show() 

これを生成します。

enter image description here

は、どのように私は3つの異なる色のためにそこに伝説を得るのですか?

答えて

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自分で凡例を作成する必要があります。この目的のために、図には示されていないいくつかの矩形を作成します(いわゆるプロキシアーティスト)。

#create legend 
handles = [Rectangle((0,0),1,1,color=c,ec="k") for c in [low,medium, high]] 
labels= ["low","medium", "high"] 
plt.legend(handles, labels) 

コンプリート例:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from matplotlib.patches import Rectangle 

data = np.random.rayleigh(size=1000)*35 

N, bins, patches = plt.hist(data, 30, ec="k") 

cmap = plt.get_cmap('jet') 
low = cmap(0.5) 
medium =cmap(0.25) 
high = cmap(0.8) 


for i in range(0,4): 
    patches[i].set_facecolor(low) 
for i in range(4,11): 
    patches[i].set_facecolor(medium) 
for i in range(11,30): 
    patches[i].set_facecolor(high) 

#create legend 
handles = [Rectangle((0,0),1,1,color=c,ec="k") for c in [low,medium, high]] 
labels= ["low","medium", "high"] 
plt.legend(handles, labels) 

plt.xlabel("Watt Hours", fontsize=16) 
plt.ylabel("Households", fontsize=16) 
plt.xticks(fontsize=14) 
plt.yticks(fontsize=14) 

plt.gca().spines["top"].set_visible(False) 
plt.gca().spines["right"].set_visible(False) 

plt.show() 

enter image description here

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