使用 pandas 数据框标记 matplotlib.pyplot.scatter

Question

我有一个 pandas 数据框，我想将其作为标签应用到散点图上的每个点。就数据而言，它是聚类数据，数据帧包含每个点的标签以及它属于哪个簇。将其投影到上面的散点图上会很有帮助。我尝试使用注释并出现错误。下面是我的散点图代码：

 import hdbscan
 import numpy as np
 import seaborn as sns
 import matplotlib.pyplot as plt
 import pandas as pd
 import umap 
 from sklearn.decomposition import PCA
 import sklearn.cluster as cluster
 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, 
 adjusted_mutual_info_score

 se1= umap.UMAP(n_neighbors = 20,random_state=42).fit_transform(data_1)

 cluster_1 = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size = 15, min_samples =3).fit_predict(se1)
 clustered = (cluster_1 >=0)
 plt.scatter(se1[~clustered,0],se1[~clustered,1],c=(0.5,0.5,0.5), s=5, alpha =0.5)
 plt.scatter(se1[clustered,0], se1[clustered,1], c=cluster_1[clustered],s=5, cmap='prism');
 plt.show()

如何将 df1 （960 行 x 1 列）作为标签添加到上面散点图中的所有点？

  df1 = pd.DataFrame(cluster_1)
  plt.annotate(cluster_3,se3[clustered,0], se3[clustered,1])

*错误：“回溯（最近一次调用）：文件“”，第 1 行，文件“C:\Users\trivedd\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py”，第 2388 行，在注释中返回 gca().annotate(s, xy, *args, **kwargs) 文件“C:\Users\trivedd\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes_axes. py”，第 791 行，注释 a = mtext.Annotation(s, xy, *args, **kwargs) 文件“C:\Users\trivedd\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\ cbook\deprecation.py”，第 307 行，包装器返回 func(*args, **kwargs) 文件“C:\Users\trivedd\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\text.py “，第 2166 行，在init x, y = xytext ValueError: 需要解包的值太多（预期为 2）”*

Answer 1

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import string
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10),'y':np.random.rand(10),'label':list(string.ascii_lowercase[:10])})

df 看起来像这样

x   y   label
0.854133    0.020296    a
0.320214    0.857453    b
0.470433    0.103763    c
0.698247    0.869477    d
0.366012    0.127051    e
0.769241    0.767591    f
0.219338    0.351735    g
0.882301    0.311616    h
0.083092    0.159695    i
0.403883    0.460098    j

尝试：

ax = df.plot(x='x',y='y',kind='scatter',figsize=(10,10))
df[['x','y','label']].apply(lambda x: ax.text(*x),axis=1)

给你这个：

或者，如果您想使用图例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
import string
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({'x':np.random.rand(50), 'y':np.random.rand(50),'label': [int(x) for x in '12345'*10]})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
ax = sns.scatterplot(x='x',y='y',hue = 'label',data = df,legend='full',
                     palette = {1:'red',2:'orange',3:'yellow',4:'green',5:'blue'})
ax.legend(loc='lower left')