如何为具有多个变量的散点图添加标签？

Question

我创建了一个散点图，该散点图的点随表中行星的某些尺寸而变化。 为此，我使用了以下功能：

#data:
x=composition
y=composition
z=planetary_radii

#some stuff to let the scatter organized:
left, width = 0.1, 0.7
bottom, height = 0.1, 0.7
rect_scatter = [left, bottom, width, height]
ax_scatter = plt.axes(rect_scatter)

#the function that separates the dots in different colors:
colors = []
for i in z:
  if i > 8:
    colors.append('r')
  elif i<8 and i>4:
    colors.append('b')
  elif i<4 and i>2:
    colors.append('g')
  elif i<2:
    colors.append('orange')
  else:
    colors.append('y')

# the scatter plot:
ax_scatter.scatter(x, y,c=colors, s=10)

然后，我希望这些点在标签中，但名称不同于'g'，'orange'等。它们就像'Radii> 8'，'4

如何实现？我是否必须创建另一个函数才能在db.scatter中使用label参数？

此图显示了没有标签的散点图：

Answer 1

我得到了一个使用matplotlib最新版本3.1.2的解决方案。要安装它，执行

pip install -U matplotlib

但是请注意，它仅适用于Python3，因为Python2在版本2之前仅支持matplotlib。

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在此处查看完整的代码：

#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

x=composition
y=composition
z=planetary_radii

# some stuff to let the scatter organized:
left, width = 0.1, 0.7
bottom, height = 0.1, 0.7
rect_scatter = [left, bottom, width, height]
ax_scatter = plt.axes(rect_scatter)

# the function that separates the dots in different classes:
classes = np.zeros( len(x) )    # z > 8
classes[(z <= 8) & (z > 4)] = 1
classes[(z <= 4) & (z > 2)] = 2
classes[z <= 2] = 3

# create color map:
colors = ['r', 'b', 'g', 'orange', 'y']
cm = LinearSegmentedColormap.from_list('custom', colors, N=len(colors))

# the scatter plot:
scatter = ax_scatter.scatter(x, y, c=classes, s=10, cmap=cm)
lines, labels = scatter.legend_elements()

# legend with custom labels
labels = [r'Radii $> 8$', r'$4 <$ Radii $\leq 8$', 
          r'$2 <$ Radii $\leq 4$', r'Radii $\leq 2$']
legend = ax_scatter.legend(lines, labels,
                    loc="lower right", title="Classes")
ax_scatter.add_artist(legend)
plt.show()

根据z的值定义了四个类。请注意，由于您排除了一些值（例如4和8），因此我使用了小于等号稍微更改了范围。然后，定义一个自定义颜色图，在其中设置对应类别的颜色。将结果提供给散点图，通过调用lines从中得出labels和legend_elements()。现在，您可以根据需要更改这些标签，最后将它们提供给ax_scatter.legend()。在这里，您还可以指定图例的标题。

Answer 2

基于roadrunner66的评论，另一种方法也可以在Python2.7中使用：

#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.asarray(composition)
y = np.asarray(composition)
z = np.asarray(planetary_radii)

# some stuff to let the scatter organized:
left, width = 0.1, 0.7
bottom, height = 0.1, 0.7
rect_scatter = [left, bottom, width, height]
ax_scatter = plt.axes(rect_scatter)

# definition of filters, colors, and labels
filters = [z > 8, (z <= 8) & (z > 4), (z <= 4) & (z > 2), z <= 2]
colors = ['r', 'b', 'g', 'orange', 'y']
labels = ['Radii $> 8$', r'$4 <$ Radii $\leq 8$', 
        r'$2 <$ Radii $\leq 4$', r'Radii $\leq 2$']

# filter the data and plot:
for idx, f in enumerate(filters):
    ax_scatter.scatter(x[f], y[f], 
        c=colors[idx], s=10, label=labels[idx])

ax_scatter.legend(title='Classes', loc="lower right")
plt.show()

首先请确保您的数据存储在np.array中。您可以根据需要设置filters，colors和labels。然后，使用先前定义的过滤条件过滤数据并绘制图表。在这里，将应用指定的colors和labels。