用于散点图的 matplotlib 颜色条

Question

我正在处理具有 3 个绘图参数的数据：x、y、c。 如何为散点图创建自定义颜色值？

扩展我正在尝试做的这个例子：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
cm = matplotlib.cm.get_cmap('RdYlBu')
colors=[cm(1.*i/20) for i in range(20)]
xy = range(20)
plt.subplot(111)
colorlist=[colors[x/2] for x in xy] #actually some other non-linear relationship
plt.scatter(xy, xy, c=colorlist, s=35, vmin=0, vmax=20)
plt.colorbar()
plt.show()

但结果是TypeError: You must first set_array for mappable

Answer 1

来自 scatter 1上的 matplotlib 文档：

cmap 仅在 c 是浮点数组时使用

所以 colorlist 需要是一个浮点数列表，而不是你现在拥有的元组列表。 plt.colorbar() 需要一个可映射的对象，例如 plt.scatter() 返回的 CircleCollection。 然后 vmin 和 vmax 可以控制颜色条的限制。 vmin/vmax 之外的事物获得端点的颜色。

这对你有什么作用？

import matplotlib.pyplot as plt
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
xy = range(20)
z = xy
sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm)
plt.colorbar(sc)
plt.show()

Answer 2

这是添加颜色条的 OOP 方式：

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.scatter(x, y, c=c)
fig.colorbar(im, ax=ax)

Answer 3

如果您希望通过两个变量分散并通过第三个变量分散颜色， Altair可能是一个不错的选择。

创建数据集

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(40*np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B','C'])

牵牛星图

from altair import *
Chart(df).mark_circle().encode(x='A',y='B', color='C').configure_cell(width=200, height=150)

阴谋