使用“大小”参数时调整散点图中的标记大小答案

【问题标题】：Adjusting Marker Size in Scatter Plot when using 'size' argument使用“大小”参数时调整散点图中的标记大小
【发布时间】：2022-01-02 02:36:42
【问题描述】：

假设我正在 matplotlib 中创建关于极坐标投影的散点图。我使用 size 参数将标记大小分配给变量。在结果图中，标记非常小，有些几乎不可见。我还需要一个图例来显示不同大小标记的实际值。所以我需要增加标记大小但不改变图例中的标签（所以 s=3*t 不起作用，因为它改变了图例中的标签）。最好的方法是什么？

fig = plt.figure(figsize=(5,5))
plt.style.use('default')
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
c = ax.scatter(r, s, c=c, s=t, cmap='copper')
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_theta_direction(-1)
plt.legend(*c.legend_elements('sizes', num=3), loc=(1, 0.8))
plt.show()

在本例中，r、s、c 和 t 是简单的一维数组

【问题讨论】：

散点图上的标记大小和图例中的标记大小是不是必须要一致，如果不一样不方便可视化？我已将ax.legend(*c.legend_elements('sizes', num=3), loc=(1, 0.8)) 添加到example 以确认。
是的，图中的标记和图例需要具有相同的大小，这可以通过使用 s=3*t 来更改（在我的示例中）。必要的是在更改标记大小的同时保持图例中的标签与其现在的方式（25、50、75）相同。使用 s=3*t 会更改原始值，从而更改图例中的标签。

标签： matplotlib scatter-plot

【解决方案1】：

使用official sample，我自定义了图例标签。我得到了图例和标签，并重写了标签的值。可能有一种方法可以从乳胶格式中获取值，但我一直无法找到。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

# Compute areas and colors
N = 150
r = 2 * np.random.rand(N)
theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N)
area = 200 * r**2
colors = theta

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='polar')
c = ax.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='hsv', alpha=0.75)
# ax.legend(*c.legend_elements('sizes', num=3), loc=(1, 0.8))
handlers, labels = c.legend_elements('sizes', num=3)
labels[0] = r'$\mathdefault{50}$'
labels[1] = r'$\mathdefault{75}$'

ax.legend(handlers, labels, loc=(1, 0.8))
plt.show()

修改前的图表

【讨论】：