Question

我想根据其类别绘制数据集，使用圆形，三角形和方形等几何形状来表示类别1，使用颜色来表示类别2.输出将具有不同的几何形状和颜色组合。图例将分别列出类别的属性，即：

circle = a
triangle = b
square = c

红色= I
绿色= II
蓝色= III

寻找解决方案我发现以下帖子只能为具有一种特定颜色的特定几何形状提供解决方案。

我尝试使用其中一个帖子的代码解决问题，但没有成功。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(1983)
num = 10
x, y = np.random.random((2, num))
cat1 = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
cat2 = np.random.choice(['I', 'II', 'III'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, cat1=cat1, cat2=cat2))

groups = df.groupby(['cat1', 'cat2'])

fig, ax = plt.subplots()
for name, group in groups:
ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

plt.show()

Answer 1

你可以尝试这个代码块

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

#Create mapping dictionary that you want
marker_dict = {'a':'o','b':'^','c':'s'}
color_dict = {'I':'red', 'II':'green', 'III':'blue'}

np.random.seed(1983)
num = 10
x, y = np.random.random((2, num))
cat1 = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
cat2 = np.random.choice(['I', 'II', 'III'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, cat1=cat1, cat2=cat2))

groups = df.groupby(['cat1', 'cat2'])

fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05)
for name, group in groups:
    marker = marker_dict[name[0]]
    color = color_dict[name[1]]
    ax.plot(group.x, group.y, marker=marker, linestyle='', ms=12, label=name,color=color)
ax.legend()

plt.show()

希望它有所帮助。

Pandas中的散点图：按类别绘制，具有不同的颜色和形状组合

1 个答案: