Matplotlib散点图;颜色作为第三个变量的函数

3 回答

• 21

  在matplotlib中，灰色可以作为0-1之间的数值的字符串给出 .
  例如 c = '0.1'

  然后，您可以将此第三个变量转换为此范围内的值，并使用它为您的点着色 .
  在下面的示例中，我使用点的y位置作为确定颜色的值：

  from matplotlib import pyplot as plt
  
  x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  y = [125, 32, 54, 253, 67, 87, 233, 56, 67]
  
  color = [str(item/255.) for item in y]
  
  plt.scatter(x, y, s=500, c=color)
  
  plt.show()
  

  

  回复于 2024-05-06T01:47:58+08:00
• 122

  有时您可能需要 plot color precisely based on the x-value case . 例如，您可能拥有一个包含3种变量和一些数据点的数据框 . 而且你想做以下，

  • 绘制与RED中的物理变量'A'对应的点 .

  • 在BLUE中绘制与物理变量'B'对应的点 .

  • 绘制对应于绿色中的物理变量'C'的点 .

  在这种情况下，您可能必须写入短函数以将x值映射到相应的颜色名称作为列表，然后将该列表传递给 plt.scatter 命令 .

  x=['A','B','B','C','A','B']
  y=[15,30,25,18,22,13]
  
  # Function to map the colors as a list from the input list of x variables
  def pltcolor(lst):
      cols=[]
      for l in lst:
          if l=='A':
              cols.append('red')
          elif l=='B':
              cols.append('blue')
          else:
              cols.append('green')
      return cols
  # Create the colors list using the function above
  cols=pltcolor(x)
  
  plt.scatter(x=x,y=y,s=500,c=cols) #Pass on the list created by the function here
  plt.grid(True)
  plt.show()
  

  

  回复于 2024-05-06T01:47:58+08:00
• 1

  无需手动设置颜色 . 而是指定灰度色彩图...

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # Generate data...
  x = np.random.random(10)
  y = np.random.random(10)
  
  # Plot...
  plt.scatter(x, y, c=y, s=500)
  plt.gray()
  
  plt.show()
  

  

  或者，如果您更喜欢wider range of colormaps，还可以将 cmap kwarg指定为 scatter . 要使用其中任何一个的反转版本，只需指定其中任何一个的“ _r ”版本 . 例如 . gray_r 而不是 gray . 预先制作了几种不同的灰度色标（例如 gray ， gist_yarg ， binary 等） .

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  # Generate data...
  x = np.random.random(10)
  y = np.random.random(10)
  
  plt.scatter(x, y, c=y, s=500, cmap='gray')
  plt.show()
  

  回复于 2024-05-06T01:47:58+08:00