如何根据matplotlib中的颜色映射对散点进行着色？
如何根据matplotlib中的颜色映射对散点进行着色？
提问于 2012-08-09 21:55:06
我正在尝试根据从已经定义的颜色贴图中挑选的一组值(从0到1)对散点图中的点进行着色，比如Blues或Red。我试过这个：
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
from scipy import *
fig = plt.figure()
mymap = plt.get_cmap("Reds")
x = [8.4808517662594909, 11.749082788323497, 5.9075039082855652, 3.6156231827873615, 12.536817102137768, 11.749082788323497, 5.9075039082855652, 3.6156231827873615, 12.536817102137768]
spaced_colors = linspace(0, 1, 10)
print spaced_colors
plt.scatter(x, x,
color=spaced_colors,
cmap=mymap)
# this does not work either
plt.scatter(x, x,
color=spaced_colors,
cmap=plt.get_cmap("gray"))但是，无论是使用红色还是灰色映射表，它都不起作用。如何做到这一点？
编辑:如果我想单独绘制每个点，这样它就可以有一个单独的图例，我该怎么做呢？我试过了：
fig = plt.figure()
mymap = plt.get_cmap("Reds")
data = np.random.random([10, 2])
colors = list(linspace(0.1, 1, 5)) + list(linspace(0.1, 1, 5))
print "colors: ", colors
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1],
c=colors,
cmap=mymap)
plt.subplot(1, 2, 2)
# attempt to plot first five points in five shades of red,
# with a separate legend for each point
for n in range(5):
plt.scatter([data[n, 0]], [data[n, 1]],
c=[colors[n]],
cmap=mymap,
label="point %d" %(n))
plt.legend()但它失败了。我需要为每个点调用scatter，以便它可以有一个单独的label=，但仍然希望每个点具有不同的颜色映射图阴影作为其颜色。谢谢。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-08-12 01:54:54
如果你真的想要这样做(你在编辑中描述的那样)，你必须从你的色彩映射表中“拉”出颜色(我已经注释了我对你的代码所做的所有更改)：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# plt.subplots instead of plt.subplot
# create a figure and two subplots side by side, they share the
# x and the y-axis
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, sharey=True, sharex=True)
data = np.random.random([10, 2])
# np.r_ instead of lists
colors = np.r_[np.linspace(0.1, 1, 5), np.linspace(0.1, 1, 5)]
mymap = plt.get_cmap("Reds")
# get the colors from the color map
my_colors = mymap(colors)
# here you give floats as color to scatter and a color map
# scatter "translates" this
axes[0].scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=40,
c=colors, edgecolors='None',
cmap=mymap)
for n in range(5):
# here you give a color to scatter
axes[1].scatter(data[n, 0], data[n, 1], s=40,
color=my_colors[n], edgecolors='None',
label="point %d" %(n))
# by default legend would show multiple scatterpoints (as you would normally
# plot multiple points with scatter)
# I reduce the number to one here
plt.legend(scatterpoints=1)
plt.tight_layout()
plt.show()
但是，如果您只想绘制10个值，并且想要为每个值命名，则应该考虑使用不同的名称，例如，此example中的条形图。另一个机会是使用带有自定义颜色周期的plt.plot，就像在这个example中一样。
Stack Overflow用户
发布于 2012-08-09 22:58:05
As per the documentation，则需要c关键字参数而不是color。(我同意这有点令人困惑，但在这种情况下，"c“和"s”术语是从matlab继承的。)
例如。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
x, y, colors = np.random.random((3,10))
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=colors, s=50, cmap=mpl.cm.Reds)
plt.show()
Stack Overflow用户
发布于 2012-08-16 06:26:52
这样如何：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
reds = plt.get_cmap("Reds")
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.log(x)
# color by value given a cmap
plt.subplot(121)
plt.scatter(x, y, c=x, s=100, cmap=reds)
# color by value, and add a legend for each
plt.subplot(122)
norm = plt.normalize()
norm.autoscale(x)
for i, (x_val, y_val) in enumerate(zip(x, y)):
plt.plot(x_val, y_val, 'o', markersize=10,
color=reds(norm(x_val)),
label='Point %s' % i
)
plt.legend(numpoints=1, loc='lower right')
plt.show()
代码应该是完全不言自明的，但如果你想让我复习任何东西，请大声说出来。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/11885060
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