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python - matplotlib 散点图颜色作为第三个变量的函数

coder 2023-05-24 原文

我想知道如何通过第三个变量来制作matplotlib的散点函数色点。

问题 gnuplot linecolor variable in matplotlib?Matplotlib scatterplot; colour as a function of a third variable 提出了类似的查询,但是,这些问题的答案并没有解决我的问题:在 scatter 函数中使用 c=arraywhichspecifiespointcolour 只会设置填充颜色,而不是边缘颜色。这意味着在使用 markersymbol='+' 时,使用 c=arr... 会失败,例如(因为该标记没有填充,只有边缘)。无论使用哪个符号,我都希望点由第三个变量可靠地着色。

有没有办法通过 Matplotlib 的 scatter 函数实现这一点?

最佳答案

这对我有用,使用 matplotlib 1.1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.sin(x)

plt.scatter(x, y, marker='+', s=150, linewidths=4, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.show()

结果:

或者,对于 n 个点,创建一个形状为 (n, 3) 的 RGB 颜色值数组,并将其分配给 scatter()edgecolors 关键字参数:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 100)
y = np.sin(x)
z = x + 20 * y

scaled_z = (z - z.min()) / z.ptp()
colors = plt.cm.coolwarm(scaled_z)

plt.scatter(x, y, marker='+', edgecolors=colors, s=150, linewidths=4)
plt.show()

结果:

该示例通过将 z 值缩放到 [0,1] 范围并使用缩放值调用颜色图 plt.cm.coolwarm 来获取 RGBA 值.当以这种方式调用时,matplotlib 颜色图返回一个 RGBA 值数组,每一行给出相应输入值的颜色。例如:

>>> t = np.linspace(0, 1, 5)
>>> t
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
>>> plt.cm.coolwarm(t) 
array([[ 0.2298,  0.2987,  0.7537,  1.    ],
       [ 0.5543,  0.6901,  0.9955,  1.    ],
       [ 0.8674,  0.8644,  0.8626,  1.    ],
       [ 0.9567,  0.598 ,  0.4773,  1.    ],
       [ 0.7057,  0.0156,  0.1502,  1.    ]])

关于python - matplotlib 散点图颜色作为第三个变量的函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12965075/

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