在 Matplotlib 中為散點圖設定顏色
Suraj Joshi
2020年11月24日
要在 Matplotlib 中設定標記的顏色，我們在 matplotlib.pyplot.scatter() 方法中設定 c 引數。
在 Scatterplot 中設定標記的顏色
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [2, 1, 4, 7, 4, 3, 2]
plt.scatter(x, y, c="red")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Simple Scatter Plot")
plt.show()
輸出：
這裡，我們通過在 scatter() 方法中設定 c="red"，將散點圖中所有標記的顏色設定為紅色。
如果我們有兩個不同的資料集，我們可以使用 c 引數的不同值為每個資料集使用不同的顏色。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y1 = [2, 1, 4, 7, 4, 3, 2]
y2 = [4, 4, 5, 3, 8, 9, 6]
plt.scatter(x, y1, c="red")
plt.scatter(x, y2, c="green")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Scatter Plot of two different datasets")
plt.show()
輸出：
這裡，資料集 y1 在散點圖中用紅色表示，而資料集 y2 在散點圖中用綠色表示。
如果有大量的資料集，每次都要手動給每個資料集分配顏色會很困難。在這種情況下，我們可以使用 colormap 來生成每一個資料集的顏色。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.random.random((10, 5))
colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, y.shape[0]))
for dataset, color in zip(y, colors):
plt.scatter(x, dataset, color=color)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
輸出：
它為矩陣 y 中的每一行生成不同的顏色，併為每一行繪製不同的顏色。
除了使用生成的顏色圖，我們還可以在列表中指定用於散點圖的顏色，並將列表傳遞給 itertools.cycle() 方法，以製作一個自定義的顏色迴圈。為了遍歷顏色，我們使用 next() 函式。
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.random.random((10, 5))
color_cycle = itertools.cycle(
["orange", "pink", "blue", "brown", "red", "grey", "yellow", "green"]
)
for row in y:
plt.scatter(x, row, color=next(color_cycle))
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
輸出：
itertools.cycle() 方法將從給定的顏色集中建立一個迴圈列表，每一行都從迴圈列表中挑選一種顏色來繪製散點圖。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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