带有Colorbar和Legend问题的Python散点图

Question

我正在使用一个非常简单的例子。我在同一组轴上创建了三个散点图，我绘制的每个数据集都有一个不同的关联色图。然而，传说看起来并不像我想要的那样;为什么是这样？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0,10,100)
x = np.random.rand(100,3)
y = np.random.rand(100,3)

colmaps = ['Blues', 'Greys', 'Reds']
for i in range(3):
    plt.scatter(x[:,i], y[:,i], c=t, cmap=colmaps[i], label=i)

plt.legend()
plt.show()

这会生成如下图：

我希望第一个标签是蓝色，第二个是灰色，第三个是红色，所以它们与色彩图相关联，但看起来并不是它的工作方式。有一种简单的方法可以做到这一点吗？

由于

Answer 1

您可以设置图例颜色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0,10,100)
x = np.random.rand(100,3)
y = np.random.rand(100,3)
colmaps = ['Blues', 'Greys', 'Reds']

for i in range(3):
    plt.scatter(x[:,i], y[:,i], c=t, cmap=colmaps[i], label=i)

plt.legend()
ax = plt.gca()
legend = ax.get_legend()
legend.legendHandles[0].set_color(plt.cm.Blues(.8))
legend.legendHandles[1].set_color(plt.cm.Greys(.8))
legend.legendHandles[2].set_color(plt.cm.Reds(.8))
plt.show()

我将每个legendHandle的颜色设置为相应色图中的特定值。

如果使散点图的尺寸更大，则可以更容易地看到颜色并将各个点与图例关联起来。我还在图例中为每个散点图设置了一个点，而不是默认值3，并将图例的alpha设置为0.5，将散点图的alpha设置为0.7。

...
for i in range(3):
    plt.scatter(x[:,i], y[:,i], c=t, cmap=colmaps[i], label=i, s=200, alpha=0.7)
plt.legend(markerscale=0.7, scatterpoints=1)
ax = plt.gca()
legend = ax.get_legend()
legend.legendHandles[0].set_color(plt.cm.Blues(.8))
legend.legendHandles[1].set_color(plt.cm.Greys(.8))
legend.legendHandles[2].set_color(plt.cm.Reds(.8))
legend.get_frame().set_alpha(0.5)
...

Answer 2

我不明白为什么你这样做c=t ......但这是你想要的吗？

以下是代码：

  1 import numpy as np 
  2 import matplotlib.pyplot as plt
  3                    
  4 colors = ['b', 'c', 'r']
  5 markers = ['x', 'o', '^']
  6 scatters = []      
  7                    
  8 x = np.random.rand(100,3)
  9 y = np.random.rand(100,3)
 10                    
 11 for i in range(3): 
 12     scatters.append(plt.scatter(x[:,i], y[:,i], color=colors[i], marker=markers[i], label=i))
 13                    
 14 plt.legend((scatters[0], scatters[1], scatters[2]),
 15             ('scatter 1', 'scatter 2', 'scatter 3'),
 16             scatterpoints=1,
 17             loc='upper right',
 18             ncol=3,                                                                                                 
 19             fontsize=8)
 20 plt.show()