提问人：swygerts 提问时间：10/6/2022 最后编辑：swygerts 更新时间：10/15/2022 访问量：527
熊猫。DataFrame.plot 显示颜色图不一致
pandas.DataFrame.plot showing colormap inconsistently
问：
所以我试图制作一些情节，并试图使用 cmap“喷气式飞机”。它一直以 viridis 的形式出现，所以我在 SE 周围挖掘并尝试了一些非常简单的情节：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
y = x
t = x
df = pd.DataFrame([x,y]).T
df.plot(kind="scatter", x=0, y=1, c=t, cmap="jet")
x = np.arange(0, 100.1)
y = x
t = x
df = pd.DataFrame([x,y]).T
df.plot(kind="scatter", x=0, y=1, c=t, cmap="jet")
对这里发生了什么有什么想法吗？我可以说它与数据帧中字段的 dtype 有关（将 dypte=“float” 添加到第一组代码中，并得到与第二组代码相同的结果），但不明白为什么会这样。
当然，我真正想要的是如果我的代码没有问题，我真正想要的是一种解决方法。
答：
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MagnusO_O
10/8/2022
#1
它实际上似乎与熊猫（分散）图有关，正如您指出的那样，dtype float - 最后还有更多细节。
解决方法是使用 matplotlib。
绘图最终看起来是一样的，但该设置也适用于 float dtype：cmap="jet"
法典：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100.1)
y = x
t = x
df = pd.DataFrame([x,y]).T
fig, ax = plt.subplots(1,1)
sc_plot = ax.scatter(df[0], df[1], c=t, cmap="jet")
fig.colorbar(sc_plot)
ax.set_ylabel('1')
ax.set_xlabel('0')
plt.show()
或者使用 pyplot 而不是面向对象接口的较短版本（更接近简短的 df.plot 调用）：
df = pd.DataFrame([x,y]).T
sc_plot = plt.scatter(df[0], df[1], c=t, cmap="jet")
plt.colorbar(sc_plot)
plt.ylabel('1')
plt.xlabel('0')
plt.show()
关于 pandas 不遵循 cmap 设置的根本原因：df.plot
我能找到的最接近的是熊猫散点图需要c
str、int 或类数组
（虽然我不确定为什么 t 不是指再次为 int 的索引）。
甚至回退到 viridis，而显然只是 int。df.plot(kind="scatter", x=0, y=1, c=df.index.values.tolist(), cmap='jet')df.index.values.tolist()
这更奇怪，因为 pandas df.plot 也默认使用 matplotlib：
使用选项 plotting.backend 指定的后端。默认情况下， 使用 matplotlib。
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Oleg Sergeev
10/15/2022
#2
看起来这是 pandas 1.5.0 中的一个新错误。将 pandas 恢复到 1.4.4 可以修复它。因此，如果您本身不需要 1.5.0，我建议重新安装 1.4.4，直到错误修复。
评论
c takes str, int or array-liketdf.plotdf.plot(kind="scatter", x=0, y=1, c=df.index.values.tolist(), cmap='jet')