2

我已导入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DataFrame用ex1x 轴ex2和 y 轴来绘制它。另外，数据是按第三列分类的:admit，所以我想根据:admit值给点不同的颜色。

我曾经Scale.color_discrete_manual设置颜色，并尝试使用Guide.manual_color_key更改颜色键图例。然而事实证明，牛虻制作了两个颜色键。

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"]))

情节1

我的问题是如何在使用时更改颜色键图例Scale.color_discrete_manual？

一个相关问题是删除 Gadfly 图中自动生成的颜色键，其中最佳答案建议使用两层加Guide.manual_color_key。DataFrame使用and有更好的解决方案Scale.color_discrete_manual吗？

4

1 回答 1

1

目前，用户似乎无法自定义由讨论生成color或Scale.color_discrete_manual基于讨论生成的颜色图例。

从同一来源，Mattriks建议使用额外的列作为“标签”。虽然改变颜色键不是“自然”的，但效果很好。

因此，对于同一数据集的问题。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"))

阴谋

于 2017-01-05T21:51:10.477 回答