制作饼图用百分比灰度

Question

我有一个源代码来生成饼图

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.pyplot import savefig 
import numpy as np 
import matplotlib.gridspec as gridspec 

plt.clf() 
plt.cla() 
plt.close() 
labels_b = ["Negative", "Positive"] 
dev_sentences_b = [428, 444] 
test_sentences_b = [912, 909] 
train_sentences_b = [3310, 3610] 

gs = gridspec.GridSpec(2, 2) 
ax1= plt.subplot(gs[0, 0]) 
ax1.pie(train_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
     shadow=True, startangle=90) 
ax1.axis('equal') 
ax1.set_title("Train") 

ax2= plt.subplot(gs[0, 1]) 
ax2.pie(dev_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
     shadow=True, startangle=90) 
ax2.axis('equal') 
ax2.set_title("Dev") 

ax3 = plt.subplot(gs[1, 1]) 
ax3.pie(test_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
     shadow=True, startangle=90) 
ax3.axis('equal') 
ax3.set_title("Test") 

ax3.legend(labels=labels_b, bbox_to_anchor=(-1,1), loc="upper left") 

plt.savefig('sstbinary', format='pdf') 

结果
彩色图片

和灰度

灰度版本的可读有点难以阅读。是否有任何建议让灰度饼图在黑白打印中可读？

Answer 1

从问题中不清楚您是否希望以黑白方式创建图表，或者是否已将其转换为彩色图表并进行转换。两种情况下的策略可能都是相同的： 您可以使用颜色映射中的颜色创建新的颜色循环。 给出了可能的色彩映射参考here。当然你也可以使用自己的颜色列表。

E.g.创建从gray颜色表5种颜色0.2（深灰色）之间0.8（浅灰色）：

from cycler import cycler 
colors = plt.cm.gray(np.linspace(0.2,0.8,5)) 
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = cycler(color=colors) 

同样，你可以使用丰富多彩的地图（如magma），它仍然会很好看，当之后转换为灰度。

from cycler import cycler 
colors = plt.cm.magma(np.linspace(0.2,0.8,5)) 
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = cycler(color=colors) 

改变的颜色的范围，例如到0.4和0.95之间给出了一个打火机colorrange，

from cycler import cycler 
colors = plt.cm.magma(np.linspace(0.4,0.95,5)) 
plt.rcParams['axes.prop_cycle'] = cycler(color=colors) 

请注意您可能，而不是定义颜色周期，也直接适用的颜色给每个饼图，

ax.pie(..., colors=colors, ...) 

最后，为了区分灰度图像中的形状，通常应用的技术是使用阴影线。见例如this example。

pie = ax.pie(..., autopct='%1.1f%%', pctdistance=1.3, 
       colors=colors, ...) 
for patch, hatch in zip(pie[0],hatches): 
    patch.set_hatch(hatch) 

Answer 2

假设要保存为彩色图，后来转换为灰度，你可以做到以下几点：

1. 从您最喜爱的颜色表定义的颜色列表。 [这里还值得注意的是，使用新的4色配色（自matplotlib 1.5：viridis，magma，plasma，inferno开始可用）意味着图像转换为灰度时颜色仍然可以区分]。

   colors = plt.cm.plasma(np.linspace(0., 1., 5)) 
   

2. 然后，我们可以定义一个函数的那些颜色转换为它们的等效灰度值：

   rgb2gray = lambda rgb: np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) 
   

3. 如果该值大于0.5时，颜色是浅色，因此我们可以使用黑色文本，否则，将文本更改为深色。我们可以使用下面的列表中理解保存到列表中的那些文字颜色：

   textcol = ['k' if rgb2gray(color) > 0.5 else 'w' for color in colors ] 
   

4. 当您绘制的饼图，使用colors=colors kwarg使用先前定义的颜色。 matplotlib从ax.pie返回三项内容：构成饼图，文本标签和autopct标签的补丁。后者是我们想要修改的。

   p, t, at = ax1.pie(train_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
        shadow=True, startangle=90, colors=colors) 
   

5. 让我们定义循环功能通过文本标签，并设置其颜色取决于我们做早期的名单上：

   def fix_colors(textlabels, textcolors): 
       for text, color in zip(textlabels, textcolors): 
        text.set_color(color) 
   

6. 然后，我们每一个饼图使用绘制之后，调用此：

   fix_colors(at, textcol) 
   

把所有在一起，在您的脚本（我加了一些电子XTRA数据获取饼图上的所有5名作）：

import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.pyplot import savefig 
import numpy as np 
import matplotlib.gridspec as gridspec 

colors = plt.cm.plasma(np.linspace(0., 1., 5)) 

rgb2gray = lambda rgb: np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) 

textcol = ['k' if rgb2gray(color) > 0.5 else 'w' for color in colors ] 

def fix_colors(textlabels, textcolors): 
    for text, color in zip(textlabels, textcolors): 
     text.set_color(color) 

plt.clf() 
plt.cla() 
plt.close() 

labels_b = ["Very Negative", "Negative", "Neutral", "Positive", "Very Positive"] 
dev_sentences_b = [428, 444, 430, 500, 320] 
test_sentences_b = [912, 909, 890, 900, 900] 
train_sentences_b = [3310, 3610, 3200, 3500, 3321] 

gs = gridspec.GridSpec(2, 2) 
ax1= plt.subplot(gs[0, 0]) 
p, t, at = ax1.pie(train_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
     shadow=True, startangle=90, colors=colors) 
fix_colors(at, textcol) 

ax1.axis('equal') 
ax1.set_title("Train") 

ax2= plt.subplot(gs[0, 1]) 
p, t, at = ax2.pie(dev_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
     shadow=True, startangle=90, colors=colors) 
ax2.axis('equal') 
ax2.set_title("Dev") 
fix_colors(at, textcol) 

ax3 = plt.subplot(gs[1, 1]) 
p, t, at = ax3.pie(test_sentences_b, autopct='%1.1f%%', 
     shadow=True, startangle=90, colors=colors) 
ax3.axis('equal') 
ax3.set_title("Test") 
fix_colors(at, textcol) 

ax3.legend(labels=labels_b, bbox_to_anchor=(-1,1), loc="upper left") 

plt.savefig('sstbinary', format='pdf') 

这给下面的图片：

并转换为灰度后：