如何在 Julia 中使用 Gadfly 的 `Scale.color_discrete_manual` 更改颜色键?
How to change the color key using Gadfly's `Scale.color_discrete_manual` in Julia?
我已经导入了一个 DataFrame
如下:
julia> df
100×3 DataFrames.DataFrame
│ Row │ ex1 │ ex2 │ admit │
├─────┼─────────┼─────────┼───────┤
│ 1 │ 34.6237 │ 78.0247 │ 0 │
│ 2 │ 30.2867 │ 43.895 │ 0 │
│ 3 │ 35.8474 │ 72.9022 │ 0 │
│ 4 │ 60.1826 │ 86.3086 │ 1 │
│ 5 │ 79.0327 │ 75.3444 │ 1 │
│ 6 │ 45.0833 │ 56.3164 │ 0 │
│ 7 │ 61.1067 │ 96.5114 │ 1 │
│ 8 │ 75.0247 │ 46.554 │ 1 │
⋮
│ 92 │ 90.4486 │ 87.5088 │ 1 │
│ 93 │ 55.4822 │ 35.5707 │ 0 │
│ 94 │ 74.4927 │ 84.8451 │ 1 │
│ 95 │ 89.8458 │ 45.3583 │ 1 │
│ 96 │ 83.4892 │ 48.3803 │ 1 │
│ 97 │ 42.2617 │ 87.1039 │ 1 │
│ 98 │ 99.315 │ 68.7754 │ 1 │
│ 99 │ 55.34 │ 64.9319 │ 1 │
│ 100 │ 74.7759 │ 89.5298 │ 1 │
我想使用 ex1
作为 x 轴,ex2
作为 y 轴绘制此 DataFrame
。此外,数据按第三列:admit
分类,所以我想根据:admit
值给点不同的颜色。
我使用 Scale.color_discrete_manual
设置颜色,我尝试使用 Guide.manual_color_key
更改颜色键图例。然而,事实证明,Gadfly 制作了两个颜色键。
p = plot(df, x = :ex1, y = :ex2, color=:admit,
Scale.color_discrete_manual(colorant"deep sky blue",
colorant"light pink"),
Guide.manual_color_key("Legend", ["Failure", "Success"],
["deep sky blue", "light pink"]))
我的问题是如何在使用 Scale.color_discrete_manual
时更改颜色键图例?
一个相关的问题是 ,其中最佳答案建议使用两层加上 Guide.manual_color_key
。使用 DataFrame
和 Scale.color_discrete_manual
有更好的解决方案吗?
目前,用户似乎无法根据 discussion.
自定义 color
或 Scale.color_discrete_manual
生成的颜色图例
来自同一来源,Mattriks 建议使用额外的列作为 "label"。虽然不是"natural"改变色键,但效果很好。
因此,对于问题中的同一个数据集。我们再添加一列:
df[:admission] = map(df[:admit])do x
if x == 1
return "Success"
else
return "Failure"
end
end
julia> df
100×4 DataFrames.DataFrame
│ Row │ exam1 │ exam2 │ admit │ admission │
├─────┼─────────┼─────────┼───────┼───────────┤
│ 1 │ 34.6237 │ 78.0247 │ 0 │ "Failure" │
│ 2 │ 30.2867 │ 43.895 │ 0 │ "Failure" │
│ 3 │ 35.8474 │ 72.9022 │ 0 │ "Failure" │
│ 4 │ 60.1826 │ 86.3086 │ 1 │ "Success" │
│ 5 │ 79.0327 │ 75.3444 │ 1 │ "Success" │
│ 6 │ 45.0833 │ 56.3164 │ 0 │ "Failure" │
│ 7 │ 61.1067 │ 96.5114 │ 1 │ "Success" │
│ 8 │ 75.0247 │ 46.554 │ 1 │ "Success" │
⋮
│ 92 │ 90.4486 │ 87.5088 │ 1 │ "Success" │
│ 93 │ 55.4822 │ 35.5707 │ 0 │ "Failure" │
│ 94 │ 74.4927 │ 84.8451 │ 1 │ "Success" │
│ 95 │ 89.8458 │ 45.3583 │ 1 │ "Success" │
│ 96 │ 83.4892 │ 48.3803 │ 1 │ "Success" │
│ 97 │ 42.2617 │ 87.1039 │ 1 │ "Success" │
│ 98 │ 99.315 │ 68.7754 │ 1 │ "Success" │
│ 99 │ 55.34 │ 64.9319 │ 1 │ "Success" │
│ 100 │ 74.7759 │ 89.5298 │ 1 │ "Success" │
然后使用这个新列为数据着色 Scale.color_discrete_manual
:
plot(df, x = :exam1, y = :exam2, color = :admission,
Scale.color_discrete_manual(colorant"deep sky blue",
colorant"light pink"))
我已经导入了一个 DataFrame
如下:
julia> df
100×3 DataFrames.DataFrame
│ Row │ ex1 │ ex2 │ admit │
├─────┼─────────┼─────────┼───────┤
│ 1 │ 34.6237 │ 78.0247 │ 0 │
│ 2 │ 30.2867 │ 43.895 │ 0 │
│ 3 │ 35.8474 │ 72.9022 │ 0 │
│ 4 │ 60.1826 │ 86.3086 │ 1 │
│ 5 │ 79.0327 │ 75.3444 │ 1 │
│ 6 │ 45.0833 │ 56.3164 │ 0 │
│ 7 │ 61.1067 │ 96.5114 │ 1 │
│ 8 │ 75.0247 │ 46.554 │ 1 │
⋮
│ 92 │ 90.4486 │ 87.5088 │ 1 │
│ 93 │ 55.4822 │ 35.5707 │ 0 │
│ 94 │ 74.4927 │ 84.8451 │ 1 │
│ 95 │ 89.8458 │ 45.3583 │ 1 │
│ 96 │ 83.4892 │ 48.3803 │ 1 │
│ 97 │ 42.2617 │ 87.1039 │ 1 │
│ 98 │ 99.315 │ 68.7754 │ 1 │
│ 99 │ 55.34 │ 64.9319 │ 1 │
│ 100 │ 74.7759 │ 89.5298 │ 1 │
我想使用 ex1
作为 x 轴,ex2
作为 y 轴绘制此 DataFrame
。此外,数据按第三列:admit
分类,所以我想根据:admit
值给点不同的颜色。
我使用 Scale.color_discrete_manual
设置颜色,我尝试使用 Guide.manual_color_key
更改颜色键图例。然而,事实证明,Gadfly 制作了两个颜色键。
p = plot(df, x = :ex1, y = :ex2, color=:admit,
Scale.color_discrete_manual(colorant"deep sky blue",
colorant"light pink"),
Guide.manual_color_key("Legend", ["Failure", "Success"],
["deep sky blue", "light pink"]))
我的问题是如何在使用 Scale.color_discrete_manual
时更改颜色键图例?
一个相关的问题是 Guide.manual_color_key
。使用 DataFrame
和 Scale.color_discrete_manual
有更好的解决方案吗?
目前,用户似乎无法根据 discussion.
自定义color
或 Scale.color_discrete_manual
生成的颜色图例
来自同一来源,Mattriks 建议使用额外的列作为 "label"。虽然不是"natural"改变色键,但效果很好。
因此,对于问题中的同一个数据集。我们再添加一列:
df[:admission] = map(df[:admit])do x
if x == 1
return "Success"
else
return "Failure"
end
end
julia> df
100×4 DataFrames.DataFrame
│ Row │ exam1 │ exam2 │ admit │ admission │
├─────┼─────────┼─────────┼───────┼───────────┤
│ 1 │ 34.6237 │ 78.0247 │ 0 │ "Failure" │
│ 2 │ 30.2867 │ 43.895 │ 0 │ "Failure" │
│ 3 │ 35.8474 │ 72.9022 │ 0 │ "Failure" │
│ 4 │ 60.1826 │ 86.3086 │ 1 │ "Success" │
│ 5 │ 79.0327 │ 75.3444 │ 1 │ "Success" │
│ 6 │ 45.0833 │ 56.3164 │ 0 │ "Failure" │
│ 7 │ 61.1067 │ 96.5114 │ 1 │ "Success" │
│ 8 │ 75.0247 │ 46.554 │ 1 │ "Success" │
⋮
│ 92 │ 90.4486 │ 87.5088 │ 1 │ "Success" │
│ 93 │ 55.4822 │ 35.5707 │ 0 │ "Failure" │
│ 94 │ 74.4927 │ 84.8451 │ 1 │ "Success" │
│ 95 │ 89.8458 │ 45.3583 │ 1 │ "Success" │
│ 96 │ 83.4892 │ 48.3803 │ 1 │ "Success" │
│ 97 │ 42.2617 │ 87.1039 │ 1 │ "Success" │
│ 98 │ 99.315 │ 68.7754 │ 1 │ "Success" │
│ 99 │ 55.34 │ 64.9319 │ 1 │ "Success" │
│ 100 │ 74.7759 │ 89.5298 │ 1 │ "Success" │
然后使用这个新列为数据着色 Scale.color_discrete_manual
:
plot(df, x = :exam1, y = :exam2, color = :admission,
Scale.color_discrete_manual(colorant"deep sky blue",
colorant"light pink"))