如何在 Matplotlib 中创建多种颜色的散点图？
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Matplotlib 是一个绘图库，用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。 Matplotlib 可以用在 Python 脚本、Python 和 IPython shell、web 应用服务器以及各种图形用户界面工具包中，如 Tkinter、awxPython 等。
为了在 matplotlib 中创建具有多种颜色的散点图，我们可以使用各种方法:
方法#1 :使用参数标记颜色，即 c
标记颜色的可能值有:
- 单一颜色格式字符串。
- 一种二维阵列，其中的行是 RGB 或 RGBA。
示例:
使用 c 参数以不同的颜色描绘散点图。
Python 3
# import required module
import matplotlib.pyplot as plt
# first data point
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 1, 3, 6]
# depict first scatted plot
plt.scatter(x, y, c='green')
# second data point
x = [5, 6, 7, 8]
y = [1, 3, 5, 2]
# depict second scatted plot
plt.scatter(x, y, c='red')
# depict illustrattion
plt.show()
输出:
方法 2 :使用色图
颜色映射实例用于将数据值(浮动)从间隔[0，1]转换为 RGBA 颜色。
例 1:
使用色图用 RGB 颜色描绘散点图。
Python 3
# import required modules
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
# assign data points
a = numpy.array([[9, 1, 2, 7, 5, 8, 3, 4, 6],
[4, 2, 3, 7, 9, 1, 6, 5, 8]])
# assign categories
categories = numpy.array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])
# use colormap
colormap = numpy.array(['r', 'g', 'b'])
# depict illustration
plt.scatter(a[0], a[1], s=100, c=colormap[categories])
plt.show()
输出:
例 2:
这里，我们使用颜色代码手动分配色图。
Python 3
# import required modules
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
# assign data points
a = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]])
# assign categories
categories = numpy.array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1])
# assign colors using color codes
color1 = (0.69411766529083252, 0.3490196168422699,
0.15686275064945221, 1.0)
color2 = (0.65098041296005249, 0.80784314870834351,
0.89019608497619629, 1.0)
# assign colormap
colormap = numpy.array([color1, color2])
# depict illustration
plt.scatter(a[0], a[1], s=500, c=colormap[categories])
plt.show()
输出:
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