Hướng dẫn how to change color of scatter plot in python - cách thay đổi màu của biểu đồ phân tán trong python

Cách bình thường để vẽ các sơ đồ với các điểm trong các màu khác nhau trong matplotlib là vượt qua danh sách các màu như một tham số.

E.g.:

import matplotlib.pyplot
matplotlib.pyplot.scatter[[1,2,3],[4,5,6],color=['red','green','blue']]

Khi bạn có một danh sách các danh sách và bạn muốn chúng được tô màu cho mỗi danh sách. Tôi nghĩ rằng cách thanh lịch nhất là được @DSM cố gắng, chỉ cần thực hiện một vòng lặp nhiều cuộc gọi để phân tán.

Nhưng nếu vì một lý do nào đó bạn muốn làm điều đó chỉ với một cuộc gọi, bạn có thể lập một danh sách lớn các màu sắc, với sự hiểu biết danh sách và một chút phân chia sàn:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

Vì vậy, trong hướng dẫn Python này, chúng tôi đã thảo luận về & nbsp; Đây là những chủ đề sau đây mà chúng tôi đã thảo luận trong hướng dẫn này.Matplotlib scatter plot color in matplotlib. Here we will cover different examples related to scatter plot color using matplotlib. And we will also cover the following topics:

• Màu sắc phân tán matplotlib
• Python phân tán âm mưu Mảng màu
• Python phân tán âm mưu màu đỏ
• Màu sắc phân tán matplotlib
• Màu sắc phân tán matplotlib
• Bản đồ màu sắc phân tán matplotlib
• Matplotlib phân tán âm mưu đánh dấu màu sắc mặt
• Matplotlib phân tán âm mưu trong suốt
• Python phân tán âm mưu màu sắc ngẫu nhiên
• Matplotlib phân tán màu sắc âm mưu theo nhãn
• Phạm vi màu sắc phân tán Python
• Matplotlib phân tán âm mưu hai màu
• Matplotlib phân tán nhãn màu
• Matplotlib phân tán âm mưu màu rgb
• Matplotlib phân tán màu sắc bản đồ theo chuỗi
• Màu sắc phân tán matplotlib theo thể loại
• Matplotlib phân tán màu sắc âm mưu theo giá trị
• Màu sắc phân tán matplotlib theo huyền thoại danh mục

Để trực quan hóa dữ liệu, matplotlib cung cấp một mô -đun pyplot, theo mô -đun này, chúng tôi có hàm phân tán [] để vẽ biểu đồ biểu đồ phân tán. Và ở đây, chúng tôi sẽ học cách tô màu các lô phân tán tùy thuộc vào các điều kiện khác nhau.pyplot module, under this module we have a scatter[] function to plot a scatter graph. And here we’ll learn how to color scatter plot depending upon different conditions.

Các bước sau được sử dụng để đặt màu thành biểu đồ phân tán:

• Xác định thư viện: Nhập các thư viện quan trọng được yêu cầu để tạo ra biểu đồ phân tán. Để trực quan hóa: pyplot từ matplotlib và để tạo dữ liệu: Numpy. Import the important libraries which are required for the creation of the scatter plot. For visualization: pyplot from matplotlib and For data creation: NumPy.
• Xác định tọa độ: Xác định tọa độ dữ liệu trục X và trục y, được sử dụng để vẽ dữ liệu. Define x-axis and y-axis data coordinates, which are used for data plotting.
• Vẽ biểu đồ biểu đồ phân tán: bằng cách sử dụng hàm scatter [], chúng ta có thể vẽ đồ thị phân tán. By using the scatter[] function we can plot a scatter graph.
• Đặt màu: Sử dụng các tham số sau với hàm scatter [] để đặt màu của phân tán C, màu, edgecolor, markercolor, cmap và alpha. Use the following parameters with the scatter[] function to set the color of the scatter c, color, edgecolor, markercolor, cmap, and alpha.
• Hiển thị: Sử dụng hàm show [] để trực quan hóa biểu đồ trên màn hình người dùng. Use the show[] function to visualize the graph on the user’s screen.

Ngoài ra, kiểm tra: Phân tán 3D Matplotlib

Python phân tán âm mưu Mảng màu

Nếu chúng ta gọi hàm phân tán [] nhiều lần, để vẽ một biểu đồ phân tán, chúng ta sẽ nhận được từng màu của các màu khác nhau. Ở đây, chúng tôi sẽ học cách đặt màu của mảng theo cách thủ công, bỏ qua màu như một đối số.scatter[] function multiple times, to draw a scatter plot, we’ll get each scatters of different colors. Here we’ll learn to set the color of the array manually, bypassing color as an argument.

Sau đây là cú pháp:

matplotlib.pyplot.scatter[x, y, color=None]

Example:

# Import Library

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define Data

x = np.array[[5,7,8, 2,17]]
y1 = np.array[[99,103,87,94,78]]
y2 = np.array[[26, 23, 18, 55, 16]]

# Scatter Plot color array

plt.scatter[x, y1, color='green']
plt.scatter[x, y2, color='red']

# Display

plt.show[]

Explanation:

• Đầu tiên, nhập các thư viện như matplotlib.pyplot và numpy để trực quan hóa dữ liệu và tạo dữ liệu.matplotlib.pyplot and numpy for data visualization and data creation.
• Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu X, Y1 và Y2 bằng hàm mảng [] của Numpy.x, y1, and y2 data coordinates using array[] function of numpy.
• Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm scatter [] nhiều lần, để tạo ra một biểu đồ phân tán.scatter[] function multiple times, to create a scatter plot.
• Chúng tôi chuyển đối số màu cho hàm để đặt màu theo cách thủ công.color argument to the function to set the color manually.
• Để trực quan hóa biểu đồ, sử dụng phương thức show [].show[] method.

Output:

plt.scatter[color=None]

Đọc: Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau

Python phân tán âm mưu màu đỏ

Ở đây, chúng tôi sẽ học cách vẽ một âm mưu phân tán với một định dạng màu duy nhất. Chúng tôi sử dụng tham số C để đặt màu của cốt truyện và ở đây chúng tôi sẽ đặt nó thành màu đỏ.c to set the color of the plot and here we’ll set it to red.

Sau đây là cú pháp:

matplotlib.pyplot[x, y, c='red']

Example:

# Import Library

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define Data

x = np.array[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]
y = np.array[[2, 4, 6, 8, 10, 15, 12]]

# Scatter Plot color red

plt.scatter[x, y, c='red']

# Display

plt.show[]

• Đầu tiên, nhập các thư viện như matplotlib.pyplot và numpy để trực quan hóa dữ liệu và tạo dữ liệu.x-axis and y-axis data coordinates using array[] method of numpy.
• Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu X, Y1 và Y2 bằng hàm mảng [] của Numpy.c argument to the scatter[] method and set its value to red.

Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm scatter [] nhiều lần, để tạo ra một biểu đồ phân tán.

Chúng tôi chuyển đối số màu cho hàm để đặt màu theo cách thủ công.blue color.

Để trực quan hóa biểu đồ, sử dụng phương thức show [].

Đọc: Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau

Python phân tán âm mưu màu đỏedgecolor parameter with the scatter[] method.

Sau đây là cú pháp:

matplotlib.pyplot.scatter[x, y, edgecolor=None]

Đầu tiên, nhập các thư viện như matplotlib.pyplot và numpy để trực quan hóa dữ liệu và tạo dữ liệu.

# Import Library

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define Data

x = np.array[[1, 4, 5, 6, 7]]
y = np.array[[2, 4, 6, 15, 12]]

# Edgecolor

plt.scatter[x, y, c='lime', edgecolor='black', s=500]

# Display

plt.show[]

Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu X, Y1 và Y2 bằng hàm mảng [] của Numpy.

Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm scatter [] nhiều lần, để tạo ra một biểu đồ phân tán.edgecolor, color to the scatter[] function and set its value to black and lime respectively.

Chúng tôi chuyển đối số màu cho hàm để đặt màu theo cách thủ công.

Để trực quan hóa biểu đồ, sử dụng phương thức show [].

Đọc: Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau

• Python phân tán âm mưu màu đỏmatplotlib.pyplot.
• Ở đây, chúng tôi sẽ học cách vẽ một âm mưu phân tán với một định dạng màu duy nhất. Chúng tôi sử dụng tham số C để đặt màu của cốt truyện và ở đây chúng tôi sẽ đặt nó thành màu đỏ.x and y axes data points.
• Ở đây chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu trục x và trục y bằng phương thức numpy mảng [].
• Tiếp theo, để có được một định dạng chuỗi phân tán màu duy nhất, chúng tôi chuyển đối số C sang phương thức phân tán [] và đặt giá trị của nó thành màu đỏ.scatter[] function.
• plt.scatter [C = Red Red,]edgecolor parameter and set its value to given list of colors.

Output:

Theo mặc định, chúng tôi các điểm phân tán của màu xanh.

Đọc: matplotlib hai trục y

Màu sắc phân tán matplotlib

Chúng tôi sẽ thấy các ví dụ về các sơ đồ phân tán nơi chúng tôi đặt màu cạnh của cốt truyện. Để đặt màu cạnh của các điểm phân tán, hãy sử dụng tham số EDGECOLOR với phương thức Scatter [].color parameter of the scatter[] method.

Ví dụ 1

# Import Library


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Define Data

x = np.array[[0, 1, 2, 3, 4, 5]]
y = np.array[[1, 3, 5, 7, 9, 11]]

# Color

color = ['lightcoral', 'darkorange', 'olive', 'teal', 'violet', 
         'skyblue']

# Set different color

plt.scatter[x, y, c=color, s=400]

# Display

plt.show[]

Đọc: Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau

• Python phân tán âm mưu màu đỏmatplotlib.pyplot and numpy for data visualization and creation.
• Ở đây, chúng tôi sẽ học cách vẽ một âm mưu phân tán với một định dạng màu duy nhất. Chúng tôi sử dụng tham số C để đặt màu của cốt truyện và ở đây chúng tôi sẽ đặt nó thành màu đỏ.array[] method of numpy.
• Ở đây chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu trục x và trục y bằng phương thức numpy mảng [].
• Tiếp theo, để có được một định dạng chuỗi phân tán màu duy nhất, chúng tôi chuyển đối số C sang phương thức phân tán [] và đặt giá trị của nó thành màu đỏ.scatter[] function.
• plt.scatter [C = Red Red,]color parameter and set its value to given list of colors.

Theo mặc định, chúng tôi các điểm phân tán của màu xanh.

Đọc: matplotlib hai trục y

Màu sắc phân tán matplotlib

Chúng tôi sẽ thấy các ví dụ về các sơ đồ phân tán nơi chúng tôi đặt màu cạnh của cốt truyện. Để đặt màu cạnh của các điểm phân tán, hãy sử dụng tham số EDGECOLOR với phương thức Scatter [].matplotlib.pyplot.scatter[] method with cmap parameter.

Sau đây là cú pháp:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

0

Đầu tiên, nhập các thư viện như matplotlib.pyplot và numpy để trực quan hóa dữ liệu và tạo dữ liệu.

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

1

Explanation:

• Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu X, Y1 và Y2 bằng hàm mảng [] của Numpy.linespace[] and sin[] function.
• Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm scatter [] nhiều lần, để tạo ra một biểu đồ phân tán.scatter[] method.
• Chúng tôi chuyển đối số màu cho hàm để đặt màu theo cách thủ công.c parameter to set the variable represented by color and cmap parameter to set the colormap.

Để trực quan hóa biểu đồ, sử dụng phương thức show [].

Đọc: Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau

Python phân tán âm mưu màu đỏ

Chúng tôi sẽ học cách đặt màu khuôn mặt của các dấu phân tán. Đối với phương thức Pass Pass FaceColors to Scatter [].facecolors argument to scatter[] method.

Sau đây là cú pháp:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

2

Example:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

3

Ở đây chúng tôi đặt tham số faceColors thành không có vì vậy, chúng tôi có được màu trắng để phân tán các điểm đánh dấu.facecolors parameter to none so, we get the white color to scatter markers.

plt.scatter [facecolors = không có ai]]

Đọc: Matplotlib lưu dưới dạng pdf

Matplotlib phân tán âm mưu trong suốt

Đôi khi do sự chồng chéo của các dấu phân tán, chúng tôi không thể kiểm tra mật độ của dữ liệu được vẽ, vì vậy tại thời điểm đó chúng tôi cần sự minh bạch. Đối số alpha được sử dụng để làm cho các dấu phân tán trong suốt.alpha argument is used to make the scatter markers transparent.

Sau đây là cú pháp:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

4

Ở đây chúng tôi đặt tham số faceColors thành không có vì vậy, chúng tôi có được màu trắng để phân tán các điểm đánh dấu.alpha parameter set the transparency value. By default it values is 1 i.e. no transparency.

Example:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

5

• plt.scatter [facecolors = không có ai]]array[] function of numpy.
• Đọc: Matplotlib lưu dưới dạng pdfscatter[] function and we also facecolors, s, and alpha as a parameter to set color of marker, size of marker, and transparency of marker respectively.

plt.scatter[alpha=0.2]

Matplotlib phân tán âm mưu trong suốt

Đôi khi do sự chồng chéo của các dấu phân tán, chúng tôi không thể kiểm tra mật độ của dữ liệu được vẽ, vì vậy tại thời điểm đó chúng tôi cần sự minh bạch. Đối số alpha được sử dụng để làm cho các dấu phân tán trong suốt.

Ở đây tham số alpha đặt giá trị trong suốt. Theo mặc định, các giá trị, nó là 1 tức là không có tính minh bạch.

Example:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

6

Ở đây chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu bằng hàm mảng [] của numpy.random.rand[] method of numpy and len[] method to randomly color each scatter marker.

plt.scatter[c=np.random.rand[len[x],3]

Để tạo ra một biểu đồ phân tán, hãy sử dụng hàm scatter [] và chúng tôi cũng faceColors, s và alpha làm tham số để đặt màu của điểm đánh dấu, kích thước của điểm đánh dấu và độ trong suốt của điểm đánh dấu.

Đọc: Kích thước phông chữ tiêu đề matplotlib

Python phân tán âm mưu màu sắc ngẫu nhiên

Example:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

7

• Ở đây, chúng tôi sẽ thấy một ví dụ, nơi chúng tôi tạo ra một biểu đồ phân tán với các màu ngẫu nhiên cho mỗi điểm đánh dấu phân tán.matplotlib.pyplot and random library.
• Ở đây chúng tôi sử dụng phương thức ngẫu nhiên.rand [] của phương thức Numpy và Len [] để tô màu ngẫu nhiên từng điểm đánh dấu phân tán.
• Đọc: Kích thước hình mặc định của matplotlibscatter[] method to create a scatter plot, and we also pass marker, color, and label as a parameter.
• Matplotlib phân tán màu sắc âm mưu theo nhãnrandom[] function.
• Ở đây, chúng tôi sẽ thấy một ví dụ về các nhãn hiệu phân tán các nhãn BT.legend[] method.
• Trong ví dụ trên, trước tiên, chúng tôi nhập matplotlib.pyplot và thư viện ngẫu nhiên.bbox_to_anchor[] method.

Tiếp theo, chúng tôi tạo ra một danh sách các màu sắc.

Sau đó, chúng tôi sử dụng phương thức phân tán [] để tạo biểu đồ phân tán và chúng tôi cũng vượt qua điểm đánh dấu, màu và nhãn làm tham số.

Chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu bằng cách sử dụng hàm ngẫu nhiên [].

Để thêm một huyền thoại vào cốt truyện, hãy sử dụng phương thức Legend [].colorbar to a scatter plot, we provide a range for numbers to colors based on the data plotted in the graph. To add a colorbar to a plot, call the colorbar[] function.

Example:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

8

plt.colorbar[]

Để đặt vị trí của truyền thuyết bên ngoài cốt truyện, chúng tôi sử dụng phương thức bbox_to_anchor [].

Màu sắc theo nhãn

Đọc: mảng âm mưu matplotlibscatter[] method. To differentiate the plots, we use two colors of your choice.

Example:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array[[[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]]]
nCols = len[X]  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow[np.linspace[0, 1, len[Ys]]]

cs = [colors[i//len[X]] for i in range[len[Ys]*len[X]]] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter[Xs,Ys.flatten[],color=cs]

9

Phạm vi màu sắc phân tán Pythonscatter[] function two times to create a scatter graph. We define different data coordinates for each scatter plot.

Bằng cách thêm một colorbar vào một biểu đồ phân tán, chúng tôi cung cấp một phạm vi cho các số cho các màu dựa trên dữ liệu được vẽ trong biểu đồ. Để thêm một colorbar vào một lô, hãy gọi hàm colorbar [].

Đọc: matplotlib set_xticks

Matplotlibb phân tán âm mưu hai màu

Ở đây, chúng tôi sẽ thấy một ví dụ trong đó chúng tôi tạo ra nhiều biểu đồ phân tán bằng cách sử dụng phương thức phân tán []. Để phân biệt các lô, chúng tôi sử dụng hai màu bạn chọn.facecolor argument with the legend[] method.

Sau đây là cú pháp:

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

0

Example:

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

1

• Ở đây chúng tôi sử dụng hàm scatter [] hai lần để tạo biểu đồ phân tán. Chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu khác nhau cho từng biểu đồ phân tán.linespace[], cos[], and exp[] method of numpy.
• Phân tán âm mưu hai màu khác nhauscatter[] method.
• Đọc: matplotlib set_xticklabelslegend[] method.
• Matplotlib phân tán nhãn màufacecolor parameter to the method.

plt.legend[facecolor=None]

Ở đây chúng ta sẽ thấy một ví dụ trong đó chúng ta đặt màu của truyền thuyết được vẽ với một âm mưu phân tán. Để đặt màu, hãy sử dụng đối số facecolor với phương thức Legend [].

Ở đây chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu bằng phương pháp linespace [], cos [] và exp [] của numpy.

Để tạo một biểu đồ phân tán, chúng tôi sử dụng phương thức phân tán [].scatter[] method and we also set the different colors for each marker so we pass a color parameter to the method.

Để thêm một huyền thoại vào một cốt truyện, chúng tôi sử dụng phương thức Legend [].RGB color hex code.

Example:

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

2

Để đặt màu của truyền thuyết, chúng tôi chuyển tham số facecolor cho phương thức.

Đọc: matplotlib fill_between

Matplotlib phân tán âm mưu màu rgb

Ở đây chúng tôi vẽ một biểu đồ phân tán bằng cách sử dụng phương thức phân tán [] và chúng tôi cũng đặt các màu khác nhau cho mỗi điểm đánh dấu để chúng tôi chuyển một tham số màu cho phương thức.

Trong ví dụ này, chúng tôi tạo một danh sách các màu bằng cách sử dụng mã HEX màu RGB.

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

3

• Mã Hex RGB
• Đọc: matplotlib set_yticklabelsrandom.rand[] and random.randint[] functions.
• Matplotlib phân tán màu sắc bản đồ theo chuỗiDataFrame[] function of pandas.
• Ở đây, một ví dụ về cách tạo biểu đồ phân tán và tô màu các dấu phân tán trên cơ sở chuỗi.
• Hãy để xem một ví dụ:scatter[] function.

plt.scatter[]

Trong ví dụ trên, trước tiên chúng tôi nhập các thư viện quan trọng.

Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm ngẫu nhiên.rand [] và ngẫu nhiên.randint [].

Để tạo khung dữ liệu, chúng tôi sử dụng hàm dataFrame [] của gấu trúc.

Trong ví dụ này, chúng tôi tạo một danh sách các màu bằng cách sử dụng mã HEX màu RGB.

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

4

• Mã Hex RGBarray[] method of numpy to define data coordinates.
• Đọc: matplotlib set_yticklabelsarray[] method.
• Matplotlib phân tán màu sắc bản đồ theo chuỗiarray[] method.
• Hãy để xem một ví dụ:scatter[] function.

Trong ví dụ trên, trước tiên chúng tôi nhập các thư viện quan trọng.

Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm ngẫu nhiên.rand [] và ngẫu nhiên.randint [].

Matplotlib phân tán màu sắc âm mưu theo giá trị

Trong phần này, chúng tôi sẽ thấy một ví dụ mà chúng tôi muốn tô màu các dấu phân tán dựa trên một số biến hoặc giá trị thứ ba.

Example:

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

5

Màu bởi biến thứ ba

Đọc: Python matplotlib Tick_params

Màu sắc phân tán matplotlib theo huyền thoại danh mục

Trong phần này, chúng tôi sẽ thấy một ví dụ mà chúng tôi muốn tô màu các điểm đánh dấu phân tán dựa trên danh mục và chúng tôi cũng thêm Legend theo danh mục.

Hãy để xem một ví dụ:

cs = [array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 array[[ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]],
 ...
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]],
 array[[  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]]]

6

• Trong ví dụ trên, chúng tôi nhập các thư viện matplotlib.pyplot và pandas.matplotlib.pyplot and pandas libraries.
• Tiếp theo, chúng tôi xác định tọa độ dữ liệu bằng phương thức gấu trúc DataFrame [].DataFrame[] method of pandas.
• Để vẽ một biểu đồ phân tán, chúng tôi sử dụng phương thức phân tán [].scatter[] method.
• mệnh đề Groupby được sử dụng để chia thành các nhóm. clause is used for dividing into groups.
• Để thêm một huyền thoại vào một cốt truyện, chúng tôi sử dụng hàm legend [].legend[] function.

Thể loại với truyền thuyết

Bạn cũng có thể muốn đọc các hướng dẫn sau đây về matplotlib.

• Biểu đồ nhiều thanh matplotlib
• Hướng dẫn biểu đồ hình tròn matplotlib
• Phạm vi trục đặt matplotlib
• Truyền thuyết phân tán matplotlib
• Âm mưu cập nhật matplotlib trong vòng lặp
• Matplotlib XLIM - Hướng dẫn hoàn chỉnh

Vì vậy, trong hướng dẫn Python này, chúng tôi đã thảo luận về & nbsp; Đây là những chủ đề sau đây mà chúng tôi đã thảo luận trong hướng dẫn này. Python tutorial, we have discussed the “Matplotlib Scatter Plot Color” and we have also covered some examples related to it. These are the following topics that we have discussed in this tutorial.

• Màu sắc phân tán matplotlib
• Python phân tán âm mưu Mảng màu
• Python phân tán âm mưu màu đỏ
• Màu sắc phân tán matplotlib
• Màu sắc phân tán matplotlib
• Bản đồ màu sắc phân tán matplotlib
• Matplotlib phân tán âm mưu đánh dấu màu sắc mặt
• Matplotlib phân tán âm mưu trong suốt
• Python phân tán âm mưu màu sắc ngẫu nhiên
• Matplotlib phân tán màu sắc âm mưu theo nhãn
• Phạm vi màu sắc phân tán Python
• Matplotlib phân tán âm mưu hai màu
• Matplotlib phân tán nhãn màu
• Matplotlib phân tán âm mưu màu rgb
• Matplotlib phân tán màu sắc bản đồ theo chuỗi
• Màu sắc phân tán matplotlib theo thể loại
• Matplotlib phân tán màu sắc âm mưu theo giá trị
• Màu sắc phân tán matplotlib theo huyền thoại danh mục

Trong phần này, chúng tôi sẽ thấy một ví dụ mà chúng tôi muốn tô màu các điểm đánh dấu phân tán dựa trên danh mục và chúng tôi cũng thêm Legend theo danh mục.

Làm thế nào để bạn thay đổi màu sắc của một âm mưu phân tán trong Python?

Làm thế nào để bạn thay đổi màu sắc của một cốt truyện trong Python?

Bạn có thể tạo một sơ đồ phân tán màu bằng matplotlib không?

Làm cách nào để chỉ định màu sắc trong matplotlib?