python matplotlib：分配cmap進行多個顏色散射圖

Question

我正在嘗試使用matplotlib和seaborn來創建散點圖。 如果整個圖僅是一種顏色，則效果很好，如下所示：

sns.regplot(x = pair[0], y = pair[1], data = d, fit_reg = False, ax = ax, x_jitter = True, scatter_kws = {'linewidths':0, 's':2, 'color':'r'})

但是，如果我需要每個數據點的顏色取決於col的值，例如：

col = pandas_df.prediction.map({0: [1,0,0], 1:[0,1,0]})
sns.regplot(x = pair[0], y = pair[1], data = d, fit_reg = False, ax = ax, x_jitter = True, scatter_kws = {'linewidths':0, 's':2, 'cmap':"RGB", 'color':col})

其中pandas_df是熊貓數據框，因此col是一系列RGB點，例如：

[1,0,0]
[0,1,0]
[1,0,0]
[0,1,0]
   :
   :

然后我得到了錯誤：

IndexErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-12-e17a2dbdd639> in <module>()
     15     #print dtype(col)
     16     d.plot.scatter(*pair, ax=ax, c=col, linewidths=0, s=2, alpha = 0.7)
---> 17     sns.regplot(x = pair[0], y = pair[1], data = d, fit_reg = False, ax = ax, x_jitter = True,                 scatter_kws = {'linewidths':0, 's':2, 'cmap':"RGB", 'color':col})
     18 
     19 fig.tight_layout()

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/seaborn/linearmodels.pyc in regplot(x, y, data, x_estimator, x_bins, x_ci, scatter, fit_reg, ci, n_boot, units, order, logistic, lowess, robust, logx, x_partial, y_partial, truncate, dropna, x_jitter, y_jitter, label, color, marker, scatter_kws, line_kws, ax)
    777     scatter_kws["marker"] = marker
    778     line_kws = {} if line_kws is None else copy.copy(line_kws)
--> 779     plotter.plot(ax, scatter_kws, line_kws)
    780     return ax
    781 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/seaborn/linearmodels.pyc in plot(self, ax, scatter_kws, line_kws)
    328         # Draw the constituent plots
    329         if self.scatter:
--> 330             self.scatterplot(ax, scatter_kws)
    331         if self.fit_reg:
    332             self.lineplot(ax, line_kws)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/seaborn/linearmodels.pyc in scatterplot(self, ax, kws)
    353             kws.setdefault("linewidths", lw)
    354 
--> 355             if not hasattr(kws['color'], 'shape') or kws['color'].shape[1] < 4:
    356                 kws.setdefault("alpha", .8)
    357 

IndexError: tuple index out of range

在這種情況下，我在分配顏色和cmap時做錯了什么？ 謝謝！

Answer 1

我自己一年前使用的代碼就遇到了這個問題。 （我可能已經從Python 2切換到Python 3，這也許可以解釋該錯誤。）

重申

我仔細研究了一下代碼，正如您所指出的，錯誤發生在

--> 355             if not hasattr(kws['color'], 'shape') or kws['color'].shape[1] < 4:
356                 kws.setdefault("alpha", .8)
357 

IndexError: tuple index out of range

如果您查看此處發生的情況，則無論您將什么傳遞給'color'關鍵字（在您的情況下，尤其是'color':col ）都需要具備以下兩個功能：

• 它不必具有shape屬性
• 但是，如果我確實具有shape屬性，則該屬性必須至少具有2個維度。

根本問題

好吧，這是有問題的：一個熊貓 Series或一個numpy ndarray （或者我猜是其他幾種數據結構）具有一個只能具有1維的shape屬性。

例如，當我遇到問題時，我遇到了如下問題：

col.shape

(2506,)

這意味着我的col變量（在我的情況下為pandas Series對象） 都具有一個shape 並且該形狀只有一個尺寸。

對我來說，如何解決這個問題並不明顯。 我試圖將我的“ 熊貓 Series加到一個list ，但這並不能解決問題。 我試圖只傳遞2D pandas DataFrame ，每個列都相同，但這並不能解決。

潛在修復（針對無法阻止的人）

在查看源代碼時 ，我不知道如何解決問題。 正確的解決方案似乎是在第355行中添加另一個如下所示的檢查：

355             if not hasattr(kws['color'], 'shape') or len(kws['color'].shape) < 2 or kws['color'].shape[1] < 4:

但是我沒有精力（或時間）來解決派生源和提交修復程序的麻煩。 :(