Matplotlib에서 산점도용 이산 컬러바를 만드는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib 산점도를 위한 이산 색상 막대 생성

이산 색상 표현을 사용하여 산점도를 생성하는 것은 데이터 시각화에서 일반적인 작업입니다. 이를 통해 각 데이터 포인트에 특정 값을 기반으로 고유한 색상을 할당할 수 있습니다.

Matplotlib에서는 BoundaryNorm을 산점도의 정규화 도구로 사용하여 개별 컬러바를 생성할 수 있습니다. 이는 제공된 예와 같이 정수 태그 값으로 작업할 때 특히 유용합니다.

plt.scatter(x, y, c=tag)

여기서 태그는 각 데이터 포인트의 정수 태그 값을 나타냅니다.

기본 설정인 plt .colorbar()는 일반적으로 연속적인 색상 범위를 표시합니다. 불연속 컬러바를 생성하려면 불연속 색상 세트를 지정해야 합니다. 예를 들어 20가지 색상으로 컬러바를 생성하려면 LinearSegmentedColormap.from_list 함수를 사용할 수 있습니다.

cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
cmaplist[0] = (.5, .5, .5, 1.0)
cmap = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

여기서 첫 번째 색상 항목은 회색으로 설정되어 있으며, 이는 태그 값을 나타내는 데 사용할 수 있습니다. 0. cmaplist의 다른 항목은 나머지 태그 값의 색상을 정의합니다.

개별 컬러바를 생성하려면 빈을 정의하고 데이터를 정규화해야 합니다. scipy.stats.binned_statistic 함수는 각 데이터 포인트의 개별 순위를 계산하고 이를 개별 그룹에 할당하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 colors.BoundaryNorm을 사용하여 데이터를 정규화하고 원하는 색상 막대 범위에 매핑할 수 있습니다.

bounds = np.linspace(0, 20, 21)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

마지막으로 그림에 두 번째 축을 추가하여 색상 막대 자체를 만들 수 있습니다.

ax2 = fig.add_axes([0.95, 0.1, 0.03, 0.8])
cb = plt.colorbar.ColorbarBase(ax2, cmap=cmap, norm=norm, spacing='proportional', ticks=bounds, boundaries=bounds, format='%1i')

이렇게 하면 지정된 색 구성표를 사용하여 개별 컬러바가 생성됩니다. 경계 및 경계 매개변수를 수정하여 이산 색상의 수를 조정할 수 있습니다.

이러한 단계를 수행하면 데이터 포인트의 기본 정수 태그 값을 정확하게 나타내는 Matplotlib에서 이산 색상 막대를 생성할 수 있습니다.

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