没有标准化的matplotlib颜色图

Question

我正在创建具有整数目标的数据散点图。自然地，我将目标表示为散点图中的颜色。但是，有时由于模型的性质，我的模型会预测不在原始集中的目标。也就是说，我的训练目标是从[0,1,2]中选择的，我的模型偶尔会预测3，因为它不是很亮。

问题在于，当我散布我的数据，然后分别散布预测时，目标2在每个散布中都被映射为不同的颜色，这会导致图像质量下降。这是因为默认情况下，matplotlib会将我的颜色列表中的值缩放到某些给定值之间。我想覆盖此默认行为，并让我的颜色列表（是整数）始终映射到相同的颜色，例如无论我的c=targets参数中有多少个不同的类，1都会映射为绿色。

Answer 1

创建一个颜色列表，例如colors = ['blue', 'red', 'green', 'purple']，该颜色列表具有与您不同目标相同的颜色。然后，将c=colors[target]设置为target是您的模型弹出的整数。这意味着您需要一次绘制每个点，除非您对所有目标进行排序并最后绘制。

Answer 2

我最终做了以下事情：

def cmap_one(i):
    return "#"+hex(((i+1)*2396745)%(256**3))[2:].rjust(6,"0")
def cmap(colors):
    return list(map(cmap_one, colors))

cmap函数为我提供了从整数到html颜色的静态映射。它们相差很远，所以我得到的颜色非常不同，并且2396745相对于256**3来说是质数，因此最终使用每种颜色，然后循环回到开头。顺便说一句，2396745大约为256**3/7，因此颜色开始几乎在7之后重复。如果您希望颜色更大，则以连续的颜色彼此靠近为代价，将2396745替换为较小的数字，也可以被2整除。