Matplotlib 如何按变量对散点图进行着色

在Python的Matplotlib库中，有几种方法可以通过一个变量对散点图进行着色。我们在散点函数scatter中有三个参数，分别是、和，可以通过它们来改变图表的颜色。

Matplotlib是Python中的一个可用于绘制和可视化给定数据的库。它可以作为Numpy库的扩展来绘制数组。该库中有一个名为pyplot的模块，可以使数据的可视化和绘图变得非常简单。

pyplot模块具有许多函数和参数，可以帮助我们以不同和自定义的方式绘制图形。让我们逐个看看如何通过变量对散点图进行着色。

使用颜色映射

颜色映射是用来表示连续变量的一系列颜色。在散点图中，颜色映射由参数表示。

语法

下面是散点图的参数的语法。

pyplot.scatter(x, y, cmap = color)

如下所示：

x和y是要绘制的数组。
cmap 是用于给散点图着色的参数。

示例

在以下示例中，我们将两个数组和色图值作为散点图函数的输入参数，然后将绘制具有定义颜色的散点图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([20,30,40,70,50])
y = np.array([30,20,34,56,88])
z = np.random.rand(5)*10
plt.scatter(x, y, c = z, cmap = "viridis")
plt.show()

输出

下面是在matplotlib中使用scatter()函数的cmap参数进行散点图着色的输出结果。

Matplotlib 如何按变量对散点图进行着色

使用离散颜色集

在这里，我们将分配一组离散的值，可以使用颜色列表来为每个值分配特定的颜色。我们将颜色列表传递给scatter函数的参数c。

语法

以下是使用散点图的c参数的语法。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y, c=list_colors)

其中，

matplotlib.pyplot 是matplotlib中的模块。
plt 是别名。
scatter 是函数。
x, y 是两个数组。
c 是包含颜色列表的参数。

示例

在以下示例中，我们将两个数组和颜色列表作为输入参数传递给 scatter() 函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([[20,30,40],[70,50,89]])
y = np.array([[30,20,34],[5,6,88]])
z = np.random.rand(6)
plt.scatter(x,y,c = z)
plt.show()

输出

使用 scatter() 函数绘制散点图，每个值使用不同的颜色，输出如下：

Matplotlib 如何按变量对散点图进行着色

使用 alpha（透明度）

在 scatter() 函数中，我们有一个参数 alpha，它可以根据变量使点更加或更少透明。alpha 的值应该在 0 和 1 的范围内。

语法

下面是scatter plot使用 alpha 参数的语法。

scatter(x,y,c = ‘color’, alpha = value)

其中，

scatter() 是matplotlib.pyplot模块的函数。
scatter()
x, y 是两个数组。
c 是包含颜色的参数。
alpha 是介于0和1之间的颜色的透明度。

示例

当我们将两个数组、c参数的颜色和0到1范围内的alpha值传递给 matplotlib.pyplot 的scatter()函数时，绘图将根据数值在定义的颜色上变化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y, c= 'green', alpha=z)
plt.show()