在python

Question

我已经能够使用以下脚本用代表连续变量的调色板绘制散点图：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

x, y, z = np.random.rand(3, 50)
cmap = sns.cubehelix_palette(start=5, light=1, as_cmap=True)

fig, ax = plt.subplots()
points = ax.scatter(x, y, c=z, s=20, cmap=cmap)
fig.colorbar(points)

Output univariate palette

但是，我需要使用“双变量调色板”创建地图。我最终将创建这样的地图，但当时我正在寻找以这种方式绘制散点图。 （来源：https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6378928737907466240） Bivariate palette 我希望绘制散射图，使颜色代表RMSE和R中的变量，如地图中所示。

Answer 1

您可以通过获取两个不同颜色贴图的平均值来创建双变量颜色贴图。使用不同的配色方案很不错，您可以试验here显示的范围。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def colorFromBivariateData(Z1,Z2,cmap1 = plt.cm.YlOrRd, cmap2 = plt.cm.PuBuGn):
    # Rescale values to fit into colormap range (0->255)
    Z1_plot = np.array(255*(Z1-Z1.min())/(Z1.max()-Z1.min()), dtype=np.int)
    Z2_plot = np.array(255*(Z2-Z2.min())/(Z2.max()-Z2.min()), dtype=np.int)

    Z1_color = cmap1(Z1_plot)
    Z2_color = cmap2(Z2_plot)

    # Color for each point
    Z_color = np.sum([Z1_color, Z2_color], axis=0)/2.0

    return Z_color

z1 = np.random.random((50,100))
z2 = np.random.random((50,100))
Z_color = colorFromBivariateData(z1,z2)

xx, yy = np.mgrid[0:100,0:100]
C_map = colorFromBivariateData(xx,yy)

fig = plt.figure(figsize=(10,5))

ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)
ax1.imshow(Z_color)
ax1.set_title('Data')

ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)
ax2.imshow(C_map)
ax2.set_title('Bivariate Color Map')
ax2.set_xlabel('Variable 1')
ax2.set_ylabel('Variable 2')

fig.tight_layout()
fig.show()

输出结果为：

有很多关于在地图上绘图的信息，以及将较小的轴嵌入到较大的轴上的信息，所以不应该扩展这个想法以创建您在问题中链接到的图像

如果这回答了你的问题，请告诉我！