python matplotlib :赋值cmap绘制多色散射图

Question

我正在尝试使用matplotlib和seaborn来创建散点图。如果整个绘图只有一种颜色，则效果很好，如下所示：

sns.regplot(x = pair[0], y = pair[1], data = d, fit_reg = False, ax = ax, x_jitter = True, scatter_kws = {'linewidths':0, 's':2, 'color':'r'})

但是，如果需要，每个数据点的颜色取决于col中的值，如下所示：

col = pandas_df.prediction.map({0: [1,0,0], 1:[0,1,0]})
sns.regplot(x = pair[0], y = pair[1], data = d, fit_reg = False, ax = ax, x_jitter = True, scatter_kws = {'linewidths':0, 's':2, 'cmap':"RGB", 'color':col})

其中pandas_df是一个熊猫数据帧，所以col是一系列RGB点，如下所示：

[1,0,0]
[0,1,0]
[1,0,0]
[0,1,0]
   :
   :

然后我得到了错误：

IndexErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-12-e17a2dbdd639> in <module>()
     15     #print dtype(col)
     16     d.plot.scatter(*pair, ax=ax, c=col, linewidths=0, s=2, alpha = 0.7)
---> 17     sns.regplot(x = pair[0], y = pair[1], data = d, fit_reg = False, ax = ax, x_jitter = True,                 scatter_kws = {'linewidths':0, 's':2, 'cmap':"RGB", 'color':col})
     18 
     19 fig.tight_layout()

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/seaborn/linearmodels.pyc in regplot(x, y, data, x_estimator, x_bins, x_ci, scatter, fit_reg, ci, n_boot, units, order, logistic, lowess, robust, logx, x_partial, y_partial, truncate, dropna, x_jitter, y_jitter, label, color, marker, scatter_kws, line_kws, ax)
    777     scatter_kws["marker"] = marker
    778     line_kws = {} if line_kws is None else copy.copy(line_kws)
--> 779     plotter.plot(ax, scatter_kws, line_kws)
    780     return ax
    781 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/seaborn/linearmodels.pyc in plot(self, ax, scatter_kws, line_kws)
    328         # Draw the constituent plots
    329         if self.scatter:
--> 330             self.scatterplot(ax, scatter_kws)
    331         if self.fit_reg:
    332             self.lineplot(ax, line_kws)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/seaborn/linearmodels.pyc in scatterplot(self, ax, kws)
    353             kws.setdefault("linewidths", lw)
    354 
--> 355             if not hasattr(kws['color'], 'shape') or kws['color'].shape[1] < 4:
    356                 kws.setdefault("alpha", .8)
    357 

IndexError: tuple index out of range

在这种情况下，我在指定颜色和cmap时做错了什么？谢谢!

Answer 1

我自己也遇到了这个问题，代码在一年前就可以工作了。(我可能已经从Python2切换到Python3，这可能解释了这个错误。)

重复

我深入研究了一下代码，正如您所提到的，错误在

--> 355             if not hasattr(kws['color'], 'shape') or kws['color'].shape[1] < 4:
356                 kws.setdefault("alpha", .8)
357 

IndexError: tuple index out of range

如果你看看这里发生了什么，你传递给'color'关键字的任何东西(在你的例子中特别是'color':col )都需要以下两个特性的：

• It to shape attribute
• But if I shape属性，该属性必须至少有2个维度。

根源问题

好吧，这里有一个问题: pandas Series或numpy ndarray (或者其他几个数据结构，我猜)都有一个只能有1维的shape属性。

例如，当我遇到这个问题时，我得到了如下内容：

col.shape

(2506,)

这意味着我的col变量(在我的例子中是一个pandas Series对象)，有一个shape ，形状只有一个维度。

对我来说，如何解决这个问题并不明显。我试图强迫我的熊猫Series进入list，但这并不能解决问题。我试图传递一个2D pandas DataFrame，其中每一列都是相同的，但这并没有解决它。

潜在修复(针对那些不能被吓倒的人)

在浏览source code的过程中，我并不清楚如何解决问题。看起来，正确的解决方法可能是在第355行添加另一个检查，如下所示：

355             if not hasattr(kws['color'], 'shape') or len(kws['color'].shape) < 2 or kws['color'].shape[1] < 4:

但我没有精力(或时间)去经历分叉源代码和提交修复程序的麻烦。:(