matplotlib散点图颜色作为第三个变量的函数

Question

我想知道如何通过第三个变量制作matplotlib的散射函数色点.

在matplotlib中问题 gnuplot linecolor变量？和Matplotlib散点图; 颜色作为第三个变量的函数 提出了类似的查询,但是,这些问题的答案并没有解决我的问题:c=arraywhichspecifiespointcolour在散点函数中的使用仅设置填充颜色,而不是边缘颜色.这意味着使用时c=arr...失败的使用markersymbol='+'(例如,因为该标记没有填充,只有边缘).无论使用哪个符号,我都希望点可以被第三个变量可靠地着色.

有没有办法用Matplotlib的散射函数来实现这个目的？

Answer 1

这适用于我,使用matplotlib 1.1:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.sin(x)

plt.scatter(x, y, marker='+', s=150, linewidths=4, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.show()

结果:

或者,对于n个点,使用shape(n,3)创建RGB颜色值数组,并将其分配给以下edgecolors关键字参数scatter():

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 100)
y = np.sin(x)
z = x + 20 * y

scaled_z = (z - z.min()) / z.ptp()
colors = plt.cm.coolwarm(scaled_z)

plt.scatter(x, y, marker='+', edgecolors=colors, s=150, linewidths=4)
plt.show()

结果:

该示例通过将值缩放z到范围[0,1]并plt.cm.coolwarm使用缩放值调用色彩映射来获取RGBA 值.当以这种方式调用时,matplotlib colormap返回RGBA值的数组,每行给出相应输入值的颜色.例如:

>>> t = np.linspace(0, 1, 5)
>>> t
array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ])
>>> plt.cm.coolwarm(t) 
array([[ 0.2298,  0.2987,  0.7537,  1.    ],
       [ 0.5543,  0.6901,  0.9955,  1.    ],
       [ 0.8674,  0.8644,  0.8626,  1.    ],
       [ 0.9567,  0.598 ,  0.4773,  1.    ],
       [ 0.7057,  0.0156,  0.1502,  1.    ]])