我有一個數據框，我想用它來構建一個散點圖，其中不同的點有不同的顏色：import numpy as npimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddat=pd.DataFrame(np.random.rand(20, 2), columns=['x','y'])dat['c']=np.random.randint(0,100,20)dat['c_norm']=(dat['c']-dat['c'].min())/(dat['c'].max()-dat['c'].min())dat['group']=np.append(np.repeat('high',10), np.repeat('low',10))如您所見，該列c_norm顯示該c列已在 0 和 1 之間標準化。我想顯示一個連續圖例，其顏色范圍反映標準化值，但使用原始c值作為標簽進行標記。比如說，最小值 ( 1)、最大值 ( 86) 和中值 ( 49)。我還希望根據group.到目前為止，我能夠做到這一點：fig = plt.figure(figsize = (8,8))ax = fig.add_subplot(1,1,1) for row in dat.index: if(dat.loc[row,'group']=='low'): i_marker='.' else: i_marker='x' ax.scatter( x=dat.loc[row,'x'], y=dat.loc[row,'y'], s=50, alpha=0.5, marker=i_marker ) ax.legend(dat['c_norm'], loc='center right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.5), ncol=1)問題：- 如何根據值生成連續圖例？- 如何調整其刻度以顯示原始刻度c，或至少顯示一個min、、max和mean或median？提前致謝
1 回答
Smart貓小萌
TA貢獻1911條經驗 獲得超7個贊
部分回答。你真的需要根據規范值來確定你的標記顏色嗎？請參閱下面代碼段的輸出。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dat = pd.DataFrame(np.random.rand(20, 2), columns=['x', 'y'])
dat['c'] = np.random.randint(0, 100, 20)
dat['c_norm'] = (dat['c'] - dat['c'].min()) / (dat['c'].max() - dat['c'].min())
dat['group'] = np.append(np.repeat('high', 10), np.repeat('low', 10))
fig, (ax, bx) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, num=0, figsize=(16, 8))
mask = dat['group'] == 'low'
scat = ax.scatter(dat['x'][mask], dat['y'][mask], s=50, c=dat['c'][mask],
marker='s', vmin=np.amin(dat['c']), vmax=np.amax(dat['c']),
cmap='plasma')
ax.scatter(dat['x'][~mask], dat['y'][~mask], s=50, c=dat['c'][~mask],
marker='X', vmin=np.amin(dat['c']), vmax=np.amax(dat['c']),
cmap='plasma')
cbar = fig.colorbar(scat, ax=ax)
scat = bx.scatter(dat['x'][mask], dat['y'][mask], s=50, c=dat['c_norm'][mask],
marker='s', vmin=np.amin(dat['c_norm']),
vmax=np.amax(dat['c_norm']), cmap='plasma')
bx.scatter(dat['x'][~mask], dat['y'][~mask], s=50, c=dat['c_norm'][~mask],
marker='X', vmin=np.amin(dat['c_norm']),
vmax=np.amax(dat['c_norm']), cmap='plasma')
cbar2 = fig.colorbar(scat, ax=bx)
plt.show()
您絕對可以修改第二個顏色條，使其與第一個顏色條匹配，但有必要嗎？
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