根据散点图中的另一列定义气泡大小和气泡颜色（matplotlib）答案

【问题标题】：Define bubble sizes according to a column and bubble colors according to another column in scatter plot (matplotlib)根据散点图中的另一列定义气泡大小和气泡颜色（matplotlib）
【发布时间】：2018-10-24 09:03:16
【问题描述】：

我正在构建一个从 xls 文件中读取数据的简单散点图。这是经典的预期寿命 x 人均 GDP 散点图。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

#ler a terceira sheet da planilha
data = pd.read_excel('sample.xls', sheet_name=0)
data.head()

plt.scatter(x = data['LifeExpec'],
        y = data['GDPperCapita'],
        s = data['PopX1000'],
        c = data['PopX1000'],
        cmap=cm.viridis,
        edgecolors = 'none',
        alpha = 0.7)

for estado in range(len(data['UF'])):
    plt.text(x = data['LifeExpec'][estado],
         y = data['GDPperCapita'][estado],
         s = data['UF'][estado],
         fontsize = 14)

plt.colorbar()
plt.show()

.xls 文件：

xls 文件 (PopX1000) 中的人口列正在定义气泡的大小，目前它也在定义气泡的颜色。我希望气泡根据人口改变大小（就像现在一样），但颜色会根据州所在的地区而改变。

我相信我不能简单地更改 c 属性，因为它需要一个浮点值。有关如何执行此操作的任何提示？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x matplotlib

【解决方案1】：

您可以将Region 转换为数字表示，并将其用作颜色图的“键”。下面是两种方法（一种被注释掉，随便选一个，结果应该是一样的）：

plt.scatter(x = data['LifeExpec'],
        y = data['GDPperCapita'],
        s = data['PopX1000'],
        c = pd.factorize(data['Region'])[0],
        # Alternatively:
        # c = data['Region'].astype('category').cat.codes
        cmap=cm.viridis,
        edgecolors = 'none',
        alpha = 0.7)

【讨论】：