如何绘制基于区域的颜色编码python答案

【问题标题】：how to plot region-based color coding python如何绘制基于区域的颜色编码python
【发布时间】：2020-11-14 16:25:12
【问题描述】：

如何在 python 中绘制以下内容？我在 2d 中有 1000 分。我需要根据它们在二维空间中的位置对它们进行颜色编码，如下所示沿 x 轴移动会增加绿色沿 y 轴移动会增加红色沿 y=x 线移动，绿色和红色均等增加

所有点的蓝色都相等且为零这些点代表两个想法（模型）之间的误差。所以每个点都有两个值点= [p_x，p_y]。 p_x 和 p_y 的范围在 0 到 1 之间，如下所示：

points = np.random.rand(1000, 2)
so each point p = [p_x, p_y]

例如，以下代码制作了一个散点图，点的颜色取决于 y 位置。

# Generate data...
x = np.random.random(10)
y = np.random.random(10)

# Plot...
plt.scatter(x, y, c=y, s=100)

plt.show()

如何使每个点的颜色基于空间中的二维位置，同时取决于p_x 和p_y，这样p_x 更高的点更绿，@987654329 更高的点@ 更红

【问题讨论】：

您介意生成mcve 吗？我的意思是原始df 和颜色条件。
点可以是任何二维数组。我根据要求用示例更新了问题
现在可以为颜色添加条件了

标签： python matplotlib color-codes

【解决方案1】：

只需根据您的 points 数组计算 RGB 值，然后将 matplotlib.pyplot.scatter 与 color 参数一起使用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
points = np.random.rand(1000, 2)*180

# calculate Red, Green, Blue channels from 0 to 1 based on min/max of points:
R = (points[:,0] - points[:,0].min())/(points[:,0].max()-points[:,0].min())
G = (points[:,1] - points[:,1].min())/(points[:,1].max()-points[:,1].min())
B=np.zeros(R.shape)

# stack those RGB channels into a N x 3 array:
clrs=np.column_stack((R,G,B)) 

plt.scatter(points[:,0],points[:,1],color=clrs)
plt.show()

结果

编辑：哎呀，看起来我改变了你想要的 R 和 G 变体的方向，但这应该足以让你继续前进。

【讨论】：