如何根据 y 轴的值对 matplotlib 中的散点图进行着色

Question

大家好，我根据两个列表做了一个分散的 plot。 现在我想根据 y 轴值为散点 plot 着色。 例如，如果 y 轴上的值大于 30000，我想将其涂成红色，而 rest 所有值都为蓝色？ 最好的方法是什么

Answer 1

如果您使用的是 Numpy 的 ndarrays，那就更简单了

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# test data
y = np.random.randint(2800, 3100, size=(100,))
x = np.arange(0, 100)

# create a Boolean array (a mask), possibly negate it using the "~" unary operator
ygt3000 = y>3000
plt.scatter(x[~ygt3000], y[~ygt3000], color='blue')
plt.scatter(x[ygt3000], y[ygt3000], color='red')

如果您使用的是真实列表，它会稍微复杂一些，但可以使用列表推导来完成

x = x.tolist()
y = y.tolist()

ygt3000 = [val>3000 for val in y]
plt.scatter([xv for xv, ygt in zip(x, ygt3000) if not ygt],
            [yv for yv, ygt in zip(y, ygt3000) if not ygt], color='blue') 
plt.scatter([xv for xv, ygt in zip(x, ygt3000) if ygt],
            [yv for yv, ygt in zip(y, ygt3000) if ygt], color='red') 

这是上面代码应用于两个随机数序列时的结果。

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2021 年 8 月，因为 Trenton McKinney 做了一个漂亮的编辑（谢谢 Trenton）这篇文章再次引起了我的注意，我看到了曙光

plt.scatter(x, y, c=['r' if v>3000 else 'b' for v in y])

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仅仅一天后，我意识到 Numpy 可以使用类似的壮举，利用高级索引

plt.scatter(x, y, c=np.array(('b','r'))[(y>3000).astype(int)])

但老实说，我更喜欢我以前使用过的两遍方法，因为它更切中要害，传达了更多的意义。 或者，换句话说，后者看起来是混淆代码......