matplotlib散点图颜色作为第三个变量的函数[重复]

Question

我想知道如何通过第三个变量来制作matplotlib的散点函数色点。

问题 gnuplot linecolor variable in matplotlib? 和 Matplotlib scatterplot; colour as a function of a third variable 提出了类似的查询，但是，这些问题的答案并没有解决我的问题：在 scatter 函数中使用 c=arraywhichspecifiespointcolour 只会设置填充颜色，而不是边缘颜色。这意味着使用markersymbol='+' 时c=arr... 的使用会失败，例如（因为该标记没有填充，只有边缘）。无论使用哪个符号，我都希望点由第三个变量可靠地着色。

有没有办法通过 Matplotlib 的 scatter 函数实现这一点？

Answer 1

这对我有用，使用 matplotlib 1.1：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

plt.scatter(x, y, marker='+', s=150, linewidths=4, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.show()

结果：

或者，对于 n 个点，创建一个形状为 (n, 3) 的 RGB 颜色值数组，并将其分配给 scatter() 的 edgecolors 关键字参数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 100)
y = np.sin(x)
z = x + 20 * y

scaled_z = (z - z.min()) / z.ptp()
colors = plt.cm.coolwarm(scaled_z)

plt.scatter(x, y, marker='+', edgecolors=colors, s=150, linewidths=4)
plt.show()

结果：

该示例通过将z 值缩放到[0,1] 范围并使用缩放值调用颜色图plt.cm.coolwarm 来获取RGBA 值。当以这种方式调用时，matplotlib 颜色图返回一个 RGBA 值数组，每一行给出相应输入值的颜色。例如：

>>> t = np.linspace(0, 1, 5)
>>> t
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
>>> plt.cm.coolwarm(t) 
array([[ 0.2298,  0.2987,  0.7537,  1.    ],
       [ 0.5543,  0.6901,  0.9955,  1.    ],
       [ 0.8674,  0.8644,  0.8626,  1.    ],
       [ 0.9567,  0.598 ,  0.4773,  1.    ],
       [ 0.7057,  0.0156,  0.1502,  1.    ]])