我有以下散点图,其中定义了边缘和标记的不同颜色:
label_colors = [mcolors.to_rgba('rgbkmy'[lbl]) for lbl in list(labels)]
pred_colors = [mcolors.to_rgba('rgbkmy'[lbl]) for lbl in list(preds)]
classes = ['Agents','AI','DB','IR','ML','HCI']
fig,
我需要画一个带有半透明填充标记的散点图。作为示例,我需要在以下代码中的填充标记上设置alpha颜色。 我在Debian9 Stretch上使用graphics_toolkit('gnuplot')和Octave4.0.3。 我知道在Matlab中可以修改散点图上标记的透明度。我需要在Octave 4.0.3中拥有同样的功能 clf
h=figure(1);
n = 100;
x = randn(n, 1);
y = randn(n, 1);
S = rand(n, 1)*50;
hold on
s1=scatter(x(1:50), y(1:50), S(1:50),
我用3种不同的颜色制作了一个散点图,我想要与图例中的符号和文字的颜色相匹配。
对于行图的情况,存在一个很好的:
leg = ax.legend()
# change the font colors to match the line colors:
for line,text in zip(leg.get_lines(), leg.get_texts()):
text.set_color(line.get_color())
然而,散点图颜色不能被get_lines().For访问--我认为我可以使用eg逐个手动设置文本颜色。text.set_color('r')。但我
我想手动添加一个条目到MATLAB图例。此图例可以预先存在,并包含其他图形元素的条目,但不一定。
我绘制了一个散点图,但是我没有使用例如scatter(x,y),而是用
for n = 1:numel(x)
text(x(n),y(n),num2str(n), ...
'HorizontalAlignment','center','color',[1 0 0])
end
这将通过x中的元素数(和y,因为它们的大小相同)形成一个数字1的散点图。我想为这些数字添加一个图例条目。
我尝试添加或编辑图例
[h,icons,plots,s]
我正在研究金融时间序列,以熊猫序列的格式。为了比较两个序列,我做了一个散点图,为了可视化散点图中的时间演变,我可以给它们着色。这一切都很好。
我的问题与显示颜色的图例有关。我希望图例显示颜色对应的日期/年份,而不是像现在那样只显示数据条目的索引。但我还没能做到这一点,也没能在stackoverflow上找到这样的问题。
我知道时间序列知道日期,如果你只是绘制一个时间序列,x轴就会显示日期。
我的代码是
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#D
假设我有维数(x,y)的网格数据,值以z为单位。因此,我们可以通过以下方法绘制三维散点图:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.random(10)
y = np.random.random(10)
z = np.random.random(10)
plt.scatter(x, y, c = z, s=150, cmap = 'jet')
plt.show()
我现在想的是去掉每个圆形散点图的线条颜色。另外,我们能把它变成正方形吗?
我没有找到任何办法。您的帮助将不胜感激。
我在这方面有点新手,正在尝试创建一个带有自定义气泡大小和颜色的散点图。图表显示得很好,但是我怎样才能得到一个图例来说明颜色是指什么呢?这就是我所知道的:
inc = []
out = []
bal = []
col = []
fig=Figure()
ax=fig.add_subplot(111)
inc = (30000,20000,70000)
out = (80000,30000,40000)
bal = (12000,10000,6000)
col = (1,2,3)
leg = ('proj1','proj2','proj3')
我正在实现一个K-Means聚类算法。我想在一个散点图中显示聚集的数据集(每个数据集都有不同的颜色)。我这样做如下所示: for i in range(k):
plt.scatter(np.array(clustersets[i])[:, 0], np.array(clustersets[i])[:, 1], c=c_map(i)) ,其中k是我的散点图中的中心数(聚类集的->数)。现在,我想为每个数据集添加一个包含1项的图例。因此,这取决于预定义的数字k。 我如何添加一个图例,使其覆盖我的散点图中的所有不同项目,而不管k是什么?
我使用matplotlib制作了一个简单的散点图,显示来自2个数值变量(varA和varB)的数据,其中的颜色是我用第三个分类字符串变量(col)定义的,包含10个唯一的颜色(对应于另一个具有10个唯一名称的字符串变量),所有这些都在带有100+行的Pandas DataFrame中。有没有一种简单的方法可以为这个散点图创建一个图例,显示唯一的彩色点及其对应的类别名称?或者我应该以某种方式将数据分组,并将每个类别绘制成一个子图来实现这一点?到目前为止,这就是我所拥有的:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
我正在绘制一个3d散点图,类似于下面的例子。(虽然在实际的绘图中,我有更多的数据组,我正在绘制不同的层,因此在图例中有多个条目。)我必须给每一组点增加颜色。这有一个不幸的副作用,使图例中散点点的颜色本质上是来自此色标的随机颜色,而不是指定的颜色(例如,在较暗的一端)。要查看此效果,请将_ = nprand.sample(1)行中的数字更改几次,您应该会看到图例中蓝色的颜色发生了变化。
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import numpy.random as nprand
nprand.seed(1)
x = npr