如何在Python Matplotlib中绘制自定义颜色和大小的4D散点图？

散点图是表现数据之间关系最常见的一种图表。在Matplotlib中，我们可以使用scatter()函数绘制散点图。但通常情况下，我们只考虑三维散点图，即横轴、纵轴和数据点大小作为三个维度。而如何在Matplotlib中绘制四维散点图，即加上第四个自定义的维度呢？本文将介绍如何使用Python Matplotlib绘制自定义颜色和大小的4D散点图。

1. 准备数据

我们需要准备4个一维数组分别表示横轴、纵轴、数据点大小和自定义颜色。这里我们用Numpy随机生成4个数组模拟数据：

import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
sizes = 1000*np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)

2. 绘制4D散点图

使用scatter()函数绘制4D散点图。其中x、y为数据点的横纵坐标，c为数据点的颜色，s为数据点的大小。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, sizes, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Size')
ax.set_title('4D Scatter Plot')
plt.show()

上述代码中，我们使用了Matplotlib中的一个3D模块，即projection=’3d’。运行以上代码，即可绘制出下图所示的4D散点图

3. 散点图颜色和大小映射

在实际数据分析中，我们通常需要用数据点的大小和颜色来表现某些信息。这时我们需要对数据点的大小和颜色进行映射。

3.1 颜色映射

首先我们需要构造一个颜色映射对象，使用Matplotlib中的colormap模块。下面的代码中的color_map为自定义的颜色映射对象，代码中将colors数组中的值映射到了0~1范围内。对于颜色映射，Matplotlib提供了一系列的预定义colormap且colormap支持反向，需要使用colormap.set_under()和colormap.set_over()函数。

from matplotlib import colors

color_map = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.Blues)
color_map.set_array(colors)
color_map.set_under(colors.min()-1)
color_map.set_over(colors.max()+1)

其中，color_map.set_array()方法的参数colors即为颜色数组。

颜色映射之后，我们需要把该颜色映射对象传递给scatter()的cmap参数。如下所示：

ax.scatter(x, y, sizes, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap=plt.cm.Blues)

可以看到，数据点的颜色已经被映射成了蓝色到浅蓝色的渐变色。

3.2 大小映射

同样的，我们通过构建一个大小映射对象，使用Matplotlib中的normalize模块。如下所示：

from matplotlib import colors, cm, colorbar

size_map = cm.ScalarMappable(norm=colors.Normalize(vmin=sizes.min(), vmax=sizes.max()),cmap=plt.cm.Reds)
size_map.set_array(sizes)
size_map.set_under(sizes.min()-1)
size_map.set_over(sizes.max()+1)

其中，size_map.set_array()方法的参数sizes即为数据点大小数组。

大小映射之后，我们需要把该大小映射对象传递给scatter()的s参数。如下所示：

ax.scatter(x, y, sizes, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap=plt.cm.Blues)

可以看到，数据点的大小已经被映射成了从小到大的渐变大小。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python Matplotlib绘制自定义颜色和大小的4D散点图。通过颜色和大小的映射，我们可以更清晰地表现数据的特征和关系。希望本文对您有所帮助。