在Matplotlib中选择标记大小

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  我发现了两种方法：

  第一个是基于this answer . 基本上，您可以确定相邻数据点之间的像素数，并使用它来设置标记大小 . scatter 中的标记大小以区域的形式给出 .

  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal')
  
  # initialize a plot to determine the distance between the data points in pixel:    
  x = [1, 2, 3, 4, 2, 3, 3]
  y = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 2]
  s = 0.0
  points = ax.scatter(x,y,s=s,marker='s')
  ax.axis([min(x)-1., max(x)+1., min(y)-1., max(y)+1.])
  
  # retrieve the pixel information:
  xy_pixels = ax.transData.transform(np.vstack([x,y]).T)
  xpix, ypix = xy_pixels.T
  
  # In matplotlib, 0,0 is the lower left corner, whereas it's usually the upper 
  # right for most image software, so we'll flip the y-coords
  width, height = fig.canvas.get_width_height()
  ypix = height - ypix
  
  # this assumes that your data-points are equally spaced
  s1 = xpix[1]-xpix[0]
  
  points = ax.scatter(x,y,s=s1**2.,marker='s',edgecolors='none')
  ax.axis([min(x)-1., max(x)+1., min(y)-1., max(y)+1.])
  
  fig.savefig('test.png', dpi=fig.dpi)
  

  第一种方法的缺点是符号重叠 . 我无法找到方法中的缺陷 . 我可以手动调整 s1

  s1 = xpix[1]-xpix[0] - 13.
  

  为了给出更好的结果，但我无法确定 13. 背后的逻辑 .

  因此，第二种方法基于this answer . 在这里，在图上绘制单个正方形并相应地调整大小 . 在某种程度上，它是一个手动散点图（循环用于构造图形），因此根据数据集可能需要一段时间 .

  此方法使用 patches 而不是 scatter ，因此请务必包含

  from matplotlib.patches import Rectangle
  

  同样，使用相同的数据点：

  x = [1, 2, 3, 4, 2, 3, 3]
  y = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 2]
  z = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'] # in your case, this is data
  dx = [x[1]-x[0]]*len(x)   # assuming equally spaced data-points
  
  # you can use the colormap like this in your case:
  # cmap = plt.cm.hot 
  
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111, aspect='equal')
  ax.axis([min(x)-1., max(x)+1., min(y)-1., max(y)+1.])
  
  for x, y, c, h in zip(x, y, z, dx):
      ax.add_artist(Rectangle(xy=(x-h/2., y-h/2.), 
                    color=c,             # or, in your case: color=cmap(c)                  
                    width=h, height=h))  # Gives a square of area h*h
  
  fig.savefig('test.png')
  

  关于 Rectangle 的一条评论：坐标是左下角，因此 x-h/2.
  这种方法给出了连接的矩形 . 如果我仔细观察这里的输出，他们似乎仍然重叠一个像素 - 再次，我不确定这可以帮助 .

  回复于 2024-04-26T08:42:47+08:00