matplotlib散点图颜色作为第三个变量的函数

Question

我想知道如何通过第三个变量制作matplotlib的散射函数色点。

在matplotlib中问题gnuplot linecolor变量？ 和Matplotlib散点图; 颜色作为第三个变量的函数提出了类似的查询，但是，这些问题的答案并没有解决我的问题：在散点函数中使用c=arraywhichspecifiespointcolour只设置填充颜色，而不是边缘颜色。 这意味着当使用markersymbol='+'时，使用c=arr...失败（因为该标记没有填充，只有边缘）。 无论使用哪个符号，我都希望点可以被第三个变量可靠地着色。

有没有办法用Matplotlib的散射函数来实现这个目的？

Answer 1

这适用于我，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，使用shape（n，3）创建RGB颜色值数组，并将其分配给scatter()的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值缩放到范围[0,1]并使用缩放值调用colormap plt.cm.coolwarm来获取RGBA值。 当以这种方式调用时，matplotlib colormap返回RGBA值的数组，每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.    ]])