Matplotlib：3D 散点图无法识别标签

Question

我相信之前有人问过与此类似的问题，但它并没有真正让我明白。

基本上，我有一个元组列表，每个元组都用作一个点（例如，so (x, y, z)）。

我想在运行聚类算法（对点进行颜色编码）后以 2D 或 3D 的形式绘制它们。

clusters = []
def plotPoints(self):
    fig = plt.figure()
    if self.clusters[0].dimensions == 2:
        ax = fig.add_subplot(111)
        for i in range(0, len(self.clusters)):
            ax.scatter(*zip(*self.clusters[i].points), c=self.clusters[i].color, marker="o", label=("Cluster " + str(i + 1)))
        plt.legend(loc='upper left')
        plt.show()
    elif self.clusters[0].dimensions == 3:
        ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
        for i in range(0, len(self.clusters)):
            ax.scatter(*zip(*self.clusters[i].points), c=self.clusters[i].color, marker="o", label=("Cluster " + str(i + 1)))
        plt.legend(loc='upper left')
        plt.show()
    else:
        print "Cannot plot in dimensions lower than 2 or higher than 3"

集群类：

class Cluster(object):
centroid = ()
dimensions = 0
color = 'k'

def __init__(self, init_pt, color):
    self.points = []
    self.points.append(init_pt)
    self.dimensions = len(init_pt)
    self.centroid = init_pt
    self.color = color

def addPoint(self, pt):
    try:
        if len(pt) != self.dimensions:
            raise ArithmeticError("Wrong number of dimensions on new point, ignoring")
        else:
            centroid_dim_list = []
            for dim in range(0, self.dimensions):
                centroid_dim_list.append((self.centroid[dim] * len(self.points) + pt[dim]) / float(len(self.points) + 1))
            self.centroid = tuple(centroid_dim_list)
            self.points.append(pt)
    except ArithmeticError as ae:
        print ae.message
        pass

2D 绘图工作得很好（而且看起来非常漂亮），但 3D 绘图给了我一个警告：

UserWarning: No labeled objects found. Use label='...' kwarg on individual plots.
  warnings.warn("No labeled objects found. "

并且没有出现任何图例。但是我正在标记这些点，并且我使用的代码几乎相同，所以我对问题所在感到困惑。我听说过一些关于代理对象的事情，但我不知道如何在这种情况下使用它。

Answer 1

我不确定您的 self.clusters 的格式是什么，但我想出一些我认为与它非常相似的东西，我能够生成以下内容：

有代码

for i,c in enumerate(self.clusters):
    x,y,z = c.points
    ax.text(x,y,z, "Cluster %d" % (i+1), None)

基于text3d demo。

我正在使用 matplotlib 1.4.3

注意，您将无法“拖放”此代码，因为我的集群实例是简单的 3 元组，而您的似乎更复杂。

Answer 2

我通过添加以下代码部分解决了我的问题：

ax.plot([], [], 'o', c=self.clusters[i].color, label="Cluster " + str(i + 1))

循环的每次迭代，给出下图。

由于某种原因，标记加倍了，但至少它大部分都有效。如果有人可以评论为什么它会翻倍，那就太好了。

编辑 根据 jedwards 的评论，我通过将 legend() 调用更改为：

plt.legend(numpoints=1 , loc='upper left')

Answer 3

我可能不完全理解您的问题，但这里有一个示例，您可以根据自己的情况对其进行调整。希望对您有所帮助：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from random import randint

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# dataset
def data():
    return [randint(0,100) for _ in range(10)]

c1 = (data(), data(), data())
c2 = (data(), data(), data())
c3 = (data(), data(), data())
clusters = [c1, c2, c3]

# plot 
colors = ['r', 'b', 'y', 'c']
for i, c in enumerate(clusters):
    ax.scatter(c[0], c[1], c[2], c=colors[i], label='cluster {}'.format(i))

ax.legend(bbox_to_anchor = (1.5, 1))
plt.show()

它产生这个：