散点图中的单个 alpha 值

Question

我想知道是否可以使用 Matplotlib 的 scatter 函数为每个点绘制单独的 alpha 值。我需要绘制一组点，每个点都有其 alpha 值。

例如，我有这段代码来绘制一些点

def plot_singularities(points_x, p, alpha_point, file_path):
    plt.figure()
    plt.scatter(points_x, points_y, alpha=alpha_point)
    plt.savefig(file_path + '.png', dpi=100)
    plt.close()

我所有的 points_x、points_y 和 alpha_point 都有 n 个值。但是，我无法将数组分配给scatter() 中的alpha 参数。如何为每个点设置不同的 alpha 值？我可以使用每个特定的 alpha 值逐点循环和绘制，但这似乎不是一个好方法。

Answer 1

使用 matplotlib >= 3.4 的新解决方案

从 matplotlib 3.4 开始，alpha 支持多个值的可迭代： https://matplotlib.org/stable/users/whats_new.html#transparency-alpha-can-be-set-as-an-array-in-collections

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

x = np.arange(10)
y = np.arange(10)

alphas = np.linspace(0.1, 1, 10)

plt.scatter(x, y, alpha=alphas)
plt.show()

matplotlib 的旧解决方案

tcaswell 的建议是正确的，你可以这样做：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

x = np.arange(10)
y = np.arange(10)

alphas = np.linspace(0.1, 1, 10)
rgba_colors = np.zeros((10,4))
# for red the first column needs to be one
rgba_colors[:,0] = 1.0
# the fourth column needs to be your alphas
rgba_colors[:, 3] = alphas

plt.scatter(x, y, color=rgba_colors)
plt.show()

Answer 2

您可以使用颜色参数和带有 alpha 的颜色图。 cmap 将 alpha 值从 0 线性增加到 1。

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
from matplotlib import colors

c='C0'

xs = np.arange(10)

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
cmap = colors.LinearSegmentedColormap.from_list(
        'incr_alpha', [(0, (*colors.to_rgb(c),0)), (1, c)])
ax.scatter(xs, xs, c=xs, cmap=cmap, ec=None, s=10**2)

plt.show()