Question

我正在尝试为每个点做一个速度超过米的散点图，其中标记表示不同的类型，大小表示不同的重量，颜色表示点的大小超过10分钟。但是，到目前为止我只能按尺寸绘制。

非常感谢任何帮助。

x = {'speed': [10, 15, 20, 18, 19], 'meters' : [122, 150, 190, 230, 300], 'type': ['phone', 'phone', 'gps', 'gps', 'car'], 'weight': [0.2, 0.3, 0.1, 0.85, 0.0], 'old': [1, 2, 4, 5, 8]}

m = pd.DataFrame(x)

plt.scatter(m.meters, m.speed, s = 30* m.weight)

mkr_dict = {'gps': 'x', 'phone': '+', 'car': 'o'}

   meters  speed   type  weight  old
0     122     10  phone    0.20    1
1     150     15  phone    0.30    2
2     190     20    gps    0.10    4
3     230     18    gps    0.85    5
4     300     19    car    0.00    8

更新了问题：

我正在尝试将colorbar添加到基于旧的颜色标度。当我绘制整个数据集时，但是在尝试为每个子集添加标记后失败了。有什么想法吗？

plt.scatter(m.meters, m.speed, s = 30* m.weight, c=m.old)
cbar = plt.colorbar(ticks = [0, 5, 10])
cbar.ax.set_yticklabels(['New','5mins', '10mins'])

TypeError：首先必须set_array为mappable

Answer 1

scatter一次只能做一种标记，所以你必须分别绘制不同的类型。幸运的是，熊猫很容易：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
x = {'speed': [10, 15, 20, 18, 19],
     'meters' : [122, 150, 190, 230, 300],
     'type': ['phone', 'phone', 'gps', 'gps', 'car'],
     'weight': [0.2, 0.3, 0.1, 0.85, 0.0],
     'old': [1, 2, 4, 5, 8]}

m = pd.DataFrame(x)
mkr_dict = {'gps': 'x', 'phone': '+', 'car': 'o'}
for kind in mkr_dict:
    d = m[m.type==kind]
    plt.scatter(d.meters, d.speed, 
                s = 100* d.weight, 
                c = d.old, 
                marker = mkr_dict[kind])
plt.show()

enter image description here

....车在哪里？好吧，原始测试数据中的重量是0.0，我们使用重量作为标记大小，所以：看不到它。

Answer 2

如果您只有几点，就像这里一样，您可以将一个浮点列表传递给c参数：

colors = ['r', 'b', 'k', 'g', 'm']
plt.scatter(m.meters, m.speed, s=30*m.weight, vmin=0, vmax=10, cmap=cm)

让您的积分按照给定的顺序着色。或者，使用色图：

cm = plt.cm.get_cmap('hot')  # or your colormap of choice
plt.scatter(m.meters, m.speed, s=30*m.weight, c=m.old, cmap=cm)

要更改标记形状，您需要添加自己的Patch es，或者一次添加一个点：例如

markers = ['^', 'o', 'v', 's', 'd']
for px, py, c, s, t in zip(m.meters, m.speed, m.old, m.weight, markers):
    plt.scatter(px, py, marker=t, c=cm(c/10.), vmin=0, vmax=10, s=400*s+100)
plt.show()

enter image description here

（我已将m.weight缩放到不同的范围以查看第5个点，否则其大小为0.0）。

来自pandas数据帧

2 个答案: