如何根据matplotlib中的一些规则对数据点进行着色

Question

我有一个信号，我想用红点着色，这与信号的平均值相差太远。例如：

k=[12,11,12,12,20,10,12,0,12,10,11]
x2=np.arange(1,12,1)
plt.scatter(x2,k, label="signal")
plt.show()

我想用红色标记数据点20和0，我给它们一个特殊的标签，如“警告”。 我看了matplotlib: how to change data points color based on some variable，但我不确定如何将它应用于我的案例

Answer 1

如果您需要不同的标签，则需要不同的图表 根据您的公式过滤您的数据 在这种情况下，我获取的值远离平均值超过1.5标准差。如果您不知道，在numpy中，您可以使用布尔掩码来索引数组，并且只使用掩码为True的元素。您还可以使用补码运算符~轻松翻转遮罩。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

k=np.array([12,11,12,12,20,10,12,0,12,10,11])
x2=np.arange(1,12,1)

# find out which parameters are more than 1.5*std away from mean
warning = np.abs(k-np.mean(k)) > 1.5*np.std(k)

# enable drawing of multiple graphs on one plot
plt.hold(True)

# draw some lines behind the scatter plots (using zorder)
plt.plot(x2, k, c='black', zorder=-1)

# scatter valid (not warning) points in blue (c='b')
plt.scatter(x2[~warning], k[~warning], label='signal', c='b')

# scatter warning points in red (c='r')
plt.scatter(x2[warning], k[warning], label='warning', c='r')

# draw the legend
plt.legend()

# show the figure
plt.show()

这就是你得到的：