Matplotlib散点图与图例

Question

我想创建一个Matplotlib散点图，其中一个图例显示每个类的颜色。例如，我有一个x和y值列表，以及classes值列表。 x，y和classes列表中的每个元素都对应于图中的一个点。我希望每个类都有自己的颜色，我已编码，但后来我希望类在图例中显示。我将哪些参数传递给legend()函数来实现这一目标？

到目前为止，这是我的代码：

x = [1, 3, 4, 6, 7, 9]
y = [0, 0, 5, 8, 8, 8]
classes = ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C']
colours = ['r', 'r', 'b', 'g', 'g', 'g']
plt.scatter(x, y, c=colours)

Answer 1

首先，我觉得你想要使用撇号，而不是在声明颜色时使用反引号。

对于传奇，你需要一些形状和类。例如，以下内容为recs中的每种颜色创建了一个名为class_colours的矩形列表。

import matplotlib.patches as mpatches

classes = ['A','B','C']
class_colours = ['r','b','g']
recs = []
for i in range(0,len(class_colours)):
    recs.append(mpatches.Rectangle((0,0),1,1,fc=class_colours[i]))
plt.legend(recs,classes,loc=4)

如果您愿意，也可以使用圈子，只需查看matplotlib.patches文档即可。还有另一种创建图例的方法，您可以在其中指定＆＃34;标签＆＃34;对于每组使用单独的分散命令的一组点。下面给出了一个例子。

classes = ['A','A','B','C','C','C']
colours = ['r','r','b','g','g','g']
for (i,cla) in enumerate(set(classes)):
    xc = [p for (j,p) in enumerate(x) if classes[j]==cla]
    yc = [p for (j,p) in enumerate(y) if classes[j]==cla]
    cols = [c for (j,c) in enumerate(colours) if classes[j]==cla]
    plt.scatter(xc,yc,c=cols,label=cla)
plt.legend(loc=4)

第一种方法是我亲自使用的方法，第二种方法是我刚看到的matplotlib文档。由于传说覆盖了数据点，我移动了它们，并且可以找到传说的位置here。如果还有另一种制作传奇的方法，那么在文档中进行一些快速搜索之后，我就无法找到它。

Answer 2

有两种方法可以做到这一点。其中一个为您绘制的每件事物提供了图例条目，另一个允许您在图例中放置您想要的任何内容，从this答案中大量窃取。

这是第一种方式：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

#Plot something
ax.plot(x,x, color='red', ls="-", label="$P_1(x)$")
ax.plot(x,0.5 * (3*x**2-1), color='green', ls="--", label="$P_2(x)$")
ax.plot(x,0.5 * (5*x**3-3*x), color='blue', ls=":", label="$P_3(x)$")

ax.legend()
plt.show()

ax.legend()函数有多个用法，第一个只根据axes对象中的行创建图例，第二个是你手动控制条目，并描述{{3 }}

您基本上需要为图例指定线条处理和相关标签。

另一种方式允许您通过创建Artist对象和标签，并将它们传递给ax.legend()函数，在图例中放置您想要的任何内容。您可以使用此选项仅将某些行放入图例中，也可以使用它在图例中放置您想要的任何内容。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

#Plot something
p1, = ax.plot(x,x, color='red', ls="-", label="$P_1(x)$")
p2, = ax.plot(x,0.5 * (3*x**2-1), color='green', ls="--", label="$P_2(x)$")
p3, = ax.plot(x,0.5 * (5*x**3-3*x), color='blue', ls=":", label="$P_3(x)$")

#Create legend from custom artist/label lists
ax.legend([p1,p2], ["$P_1(x)$", "$P_2(x)$"])

plt.show()

或者在这里，我们创建新的Line2D对象，并将它们提供给图例。

import matplotlib.pyplot as pltit|delete|flag
import numpy as np
import matplotlib.patches as mpatches

x = np.linspace(-1,1,100)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

#Plot something
p1, = ax.plot(x,x, color='red', ls="-", label="$P_1(x)$")
p2, = ax.plot(x,0.5 * (3*x**2-1), color='green', ls="--", label="$P_2(x)$")
p3, = ax.plot(x,0.5 * (5*x**3-3*x), color='blue', ls=":", label="$P_3(x)$")

fakeLine1 = plt.Line2D([0,0],[0,1], color='Orange', marker='o', linestyle='-')
fakeLine2 = plt.Line2D([0,0],[0,1], color='Purple', marker='^', linestyle='')
fakeLine3 = plt.Line2D([0,0],[0,1], color='LightBlue', marker='*', linestyle=':')

#Create legend from custom artist/label lists
ax.legend([fakeLine1,fakeLine2,fakeLine3], ["label 1", "label 2", "label 3"])

plt.show()

我也尝试使用patches来使用该方法，就像在matplotlib图例指南页面上一样，但它似乎没有用，所以我放弃了。

Answer 3

这在seaborn的散点图中很容易处理。这是它的实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

x = [1, 3, 4, 6, 7, 9]
y = [0, 0, 5, 8, 8, 8]
classes = ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C']
colours = ['r', 'r', 'b', 'g', 'g', 'g']

sns.scatterplot(x=x, y=y, hue=classes)
plt.show()

Answer 4

在我的项目中，我还想创建一个空的分散图例。这是我的解决方案：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
#use the scatter function from matplotlib.basemap
#you can use pyplot or other else.
select = plt.scatter([], [],s=200,marker='o',linewidths='3',edgecolor='#0000ff',facecolors='none',label=u'监测站点') 
plt.legend(handles=[select],scatterpoints=1)

注意上面的“标签”，“散点”。

Answer 5

如果您使用的是matplotlib 3.1.1或更高版本，则可以尝试：

{
    "data": [
        {
            "0": {
                "id": 1,
                "name": "aaa",
                "count": 2
            },
            "1": {
                "id": 2,
                "name": "bbb",
                "count": 3
            },
            "2": {
                "id": 3,
                "name": "ccc",
                "count": 1
            }
        }
    ]
}

此外，要用类名替换标签， 我们只需要来自scatter.legend_elements的句柄：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

x = [1, 3, 4, 6, 7, 9]
y = [0, 0, 5, 8, 8, 8]
classes = ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C']
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
colours = ListedColormap(['r','b','g'])
scatter = plt.scatter(x, y,c=values, cmap=colours)
plt.legend(*scatter.legend_elements())

Answer 6

您还可以使用带有内置颜色图（来自 matplotlib）的 seaborn。

import seaborn as sb
x = [1, 3, 4, 6, 7, 9]
y = [0, 0, 5, 8, 8, 8]
classes = ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C']

sb.scatterplot(
    x=x, y=y, hue=classes, 
    legend="full", palette="rainbow"
)
# colormap used is "rainbow"

您可以从 Matplotlib colormap catalogue 中找到其他颜色图。