Seaborn：从元组列表创建堆叠的直方图

debugcn 发表于 Dev

火球1

我有一个元组列表，如下所示：

[(7, 7, 57, 192), (7, 7, 57, 192), (7, 7, 57, 192), (7, 7, 57, 192), (7, 7, 52, 192), (7, 7, 52, 192)]

我想为元组中的所有值创建堆叠的直方图。对于这种情况，将有4种直方图颜色（对应于元组中的每个位置），并且x轴将表示该特定索引中每个数字的出现频率。例如，

色彩

红色（0）
蓝色（1）
绿色（2）
紫色的（3）

对于给定的颜色：

x轴值7处应该有一个长度为6的红色条
x轴值为7时会有一条长度为6的蓝色条（堆叠在红色上）
x轴值57处将出现长度为4的绿色条
x轴值52处将有一个长度为2的绿色条
x轴值192处将出现长度为6的绿色条

如何使用seaborn来执行此操作，而不必为这四个元组位置创建单独的列表，也不必创建熊猫数据框？

约翰·C

您可以创建从最后一种颜色循环到第一种颜色的直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

data = [(7, 7, 57, 192), (7, 7, 57, 192), (7, 7, 57, 192), (7, 7, 57, 192), (7, 7, 52, 192), (7, 7, 52, 192)]
sns.set()
for i, color in enumerate(['red', 'blue', 'green', 'purple'][::-1]):
    sns.histplot([di for d in data for di in d[:4-i]], bins=np.arange(-0.5, 200), color=color)
plt.show()

PS：为了使代码更独立于元组的长度，可以从颜色图中检索颜色：

n = len(data[0])
colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, n))
for i, color in enumerate(colors):
    sns.histplot([di for d in data for di in d[:n - i]], bins=np.arange(-0.5, 200), color=color)

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