在python 3中使用matplotlib散点函数时如何更改点子集的绘图标记答案

【问题标题】：How to change plot marker of a subset of points when using matplotlib scatter function in python 3在python 3中使用matplotlib散点函数时如何更改点子集的绘图标记
【发布时间】：2019-10-01 19:09:39
【问题描述】：

我有许多自定义二维点对象，每个对象都有：

坐标 x 和 y
标签 1°（-1 和 +inf 之间的整数）：这将以标记的颜色表示（cmap 的索引）
label 2°（[1 3] 范围内的整数）：我希望这个在标记类型中表示

问题是许多点将共享一个标签 1° 值，但标签 2° 一可能不同，反之亦然。

我尝试提取关于标签 2° 值的点并分别绘制它们，这样：

pointsSubset1 = getPointsWithLabel2Value1()
pointsSubset2 = getPointsWithLabel2Value2()
pointsSubset3 = getPointsWithLabel2Value3()

# just assume x y and labels values are obtained correctly

plt.scatter(x1, y1, c=listOfLabels1ForSubset1, cmap="nipy_spectral", marker='s') # plotting pointsSubset1

plt.scatter(x2, y2, c=listOfLabels1ForSubset2, cmap="nipy_spectral", marker='.') # plotting pointsSubset2

plt.scatter(x3, y3, c=listOfLabels1ForSubset3, cmap="nipy_spectral", marker='<') # plotting pointsSubset3

我认为这会起作用，但事实并非如此。标记设置正确，但颜色设置不正确...

忽略 x 和 y 坐标的示例：

子集1 =
- 点 1：
  - 标签1：-1
  - 标签2：1
子集2 =
- 点2：
  - 标签1：1
  - 标签2：2

在这种情况下，来自子集 1 的点 1 将与来自子集 2 的点 2 具有不同的标记，但两者将共享相同的颜色（黑色），因为当两者分别绘制时，尽管它们具有不同的 label1 值，但两者都将映射到光谱中的第一种颜色 ....

我希望 cmap 中的颜色索引在点子集之间匹配，并且我不认为传递自定义颜色数组是解决方案 bc 标签 1 的可能值在 [-1, +inf] 的范围内（而且我不知道如何管理 cmap 规范化）。

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x matplotlib plot scatter

【解决方案1】：

我想会到达你想要的地方

Npoints = 50
x,y = np.random.random(size=(2,Npoints))
label1 = np.random.choice([-1,1,2,3], size=(Npoints,))
label2 = np.random.choice([1,2,3],size=(Npoints,))

label1_min = min(label1)
label1_max = max(label1)
marker_dict = {1:'s',2:'o',3:'<'}

fig, ax = plt.subplots()
for i,m in marker_dict.items():
    ax.scatter(x[label2==i], y[label2==i], marker=m, c=label1[label2==i], cmap='nipy_spectral', vmin=label1_min, vmax=label1_max)

【讨论】：

【解决方案2】：

简单的方法：

我将分享我的发现，以防万一有人遇到同样的问题。事实证明，您可以调用 plt.scatter() 一次并为标记提供一组自定义大小。这样，您可以根据给定的标准（在我的例子中为标签 2 值）“播放”更改标记大小，从而能够在绘图时看到点子集之间的差异。

应该是这样的：

s = getMarkerCustomSizeForEachPoint()
# x is a list of every x coordinate
# y is a list of every y coordinate
# clusters is a list of every point label (label 1 value in my case)
# marker='s' -> squares
plt.scatter(x, y, c=clusters, cmap="nipy_spectral", marker='s', alpha=0.8, s=s)

将标记大小设置为非常小的数字，这几乎就像有点一样，因此您可以使用正方形和“点”，而只指定标记='s' :)

请记住，在构建不同的列表时，匹配的索引代表相同的点（在 x、y、簇和 s 中）

【讨论】：