在python 3中使用matplotlib散射函数时如何更改点子集的绘图标记

Question

我有许多自定义的2d点对象，每个对象具有：

• 坐标x和y
• 标签1°( -1和+inf之间的整数)：这将用标记的颜色(cmap索引)
• 标签2°(1范围内的整数)来表示:我希望用标记类型

来表示这个标记。

问题是，许多点将共享一个标号1°值，但在标号2°1中可能有所不同，反之亦然。

我试着提取与标号2°的值有关的点，并分别绘制它们，方法是：

pointsSubset1 = getPointsWithLabel2Value1()
pointsSubset2 = getPointsWithLabel2Value2()
pointsSubset3 = getPointsWithLabel2Value3()

# just assume x y and labels values are obtained correctly

plt.scatter(x1, y1, c=listOfLabels1ForSubset1, cmap="nipy_spectral", marker='s') # plotting pointsSubset1

plt.scatter(x2, y2, c=listOfLabels1ForSubset2, cmap="nipy_spectral", marker='.') # plotting pointsSubset2

plt.scatter(x3, y3, c=listOfLabels1ForSubset3, cmap="nipy_spectral", marker='<') # plotting pointsSubset3

我以为这会有用，但它不能。标记是正确的，但颜色不是.

忽略x和y坐标的示例：

• subset1 =

- point1:   
    - label1: -1
    - label2: 1

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• subset2 =

- point2:   
    - label1: 1
    - label2: 2

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在这种情况下，来自subset1的subset1将有一个不同于来自subset2的point2的标记，但是两者都将共享相同的颜色(黑色)，因为当两者分开绘制时，尽管它们有不同的label1值，它们都将被映射到光谱中的第一个颜色.

我希望cmap中的颜色索引在点子集之间匹配，并且我不认为传递自定义颜色数组是解决办法bc标签1可能的值在-1, +inf范围内。

提前谢谢。

Answer 1

我想会到达你想要的地方

Npoints = 50
x,y = np.random.random(size=(2,Npoints))
label1 = np.random.choice([-1,1,2,3], size=(Npoints,))
label2 = np.random.choice([1,2,3],size=(Npoints,))

label1_min = min(label1)
label1_max = max(label1)
marker_dict = {1:'s',2:'o',3:'<'}

fig, ax = plt.subplots()
for i,m in marker_dict.items():
    ax.scatter(x[label2==i], y[label2==i], marker=m, c=label1[label2==i], cmap='nipy_spectral', vmin=label1_min, vmax=label1_max)

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Answer 2

简易方式：

我将分享我的发现，以防有人在同一个问题上挣扎。结果是，您可以调用plt.scatter()一次，并为标记提供一个自定义大小数组。这样，您就可以根据给定的标准“播放”更改标记大小(在我的例子中是标签2值)，在绘图时能够看到点数子集之间的差异。

会是这样的：

s = getMarkerCustomSizeForEachPoint()
# x is a list of every x coordinate
# y is a list of every y coordinate
# clusters is a list of every point label (label 1 value in my case)
# marker='s' -> squares
plt.scatter(x, y, c=clusters, cmap="nipy_spectral", marker='s', alpha=0.8, s=s)

将标记大小设置为一个非常小的数字，就像有点一样，所以您可以使用方格和“点”，而只指定标记=‘s’:)

请记住，当构建不同的列表时，匹配的索引表示相同的点(在x、y、群集和s中)。

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