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如何使用 Matplotlib 在 Python 中为分类级别创建具有不同颜色的散点图?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen原创
2024-10-17 16:32:02871浏览

How to Create Scatter Plots with Distinct Colors for Categorical Levels in Python Using Matplotlib?

使用 Matplotlib 在 Python 中绘制不同颜色的分类级别散点图

在 Matplotlib 中,一个用于创建静态、动画和动画的 Python 库在 Python 中的交互式可视化中,您可以利用 plt.scatter 函数的 c 参数,为分类变量的每个级别绘制不同颜色的不同散点图。

<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6], 'color': ['red', 'blue', 'green']})

colors = {'red': 'tab:red', 'blue': 'tab:blue', 'green': 'tab:green'}

plt.scatter(df['x'], df['y'], c=df['color'].map(colors))
plt.show()</code>

通过传递 c 参数,一个字典将颜色名称映射到 RGB 值可用于指定每个点的颜色。然后,Pandas 的 map 方法将颜色映射应用到 df['color'] 列,有效地为每个点分配唯一的颜色。

<code class="python">colors = {'D': 'tab:blue', 'E': 'tab:orange', 'F': 'tab:green', 'G': 'tab:red', 'H': 'tab:purple', 'I': 'tab:brown', 'J': 'tab:pink'}

ax.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors))</code>

这种方法允许更自定义的配色方案并更好地控制绘图中使用的颜色。通过使用颜色字典,用户可以根据需要轻松修改配色方案。

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