如何在Matplotlib颜色条和散点图中将标签与数据关联

Question

我目前在X中每行有2d数据y和颜色代码的1d向量X。我正在尝试使用scatter中的函数matplotlib将y中的颜色代码点分配给X中的每个行值，并使用以下代码使用标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
classes = 2
zones = (['FEF', 'IT'])

X = np.array([[-1.61160406,  0.06705226],
       [-2.34304523,  0.19353161],
       [-4.39162911, -0.15401544],
       [-1.9107751 ,  0.67541723],
       [-1.76792646,  0.71884401]])

y= np.array(['c', 'mediumpurple', 'mediumpurple', 'c', 'c'], dtype='<U12')


plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color=y)
plt.colorbar(ticks=range(classes)).set_ticklabels(zones)
plt.show()

我遇到以下错误：

  

TypeError：您必须首先为可映射设置set_array

Answer 1

好的，问题不在plt.scatter中，而在plt.colorbar中。从最初的问题并不清楚，因为您之前没有包含第二个命令。找到一些问题需要一些评论。

问题是您没有创建任何颜色图，而是试图显示它而没有任何可映射的数值到颜色图。下面的解决方案执行以下操作：

• 首先使用np.unique在颜色阵列中找到唯一的颜色。
• 然后，使用ListedColormap根据定义的颜色创建自定义颜色图。这是受here提供的解决方案的启发。我赞成，你也应该赞成。
• 将字符串（颜色）映射为整数。我从here找到了解决方法。我赞成，你也应该赞成。
• 最后但并非最不重要的一点是，将映射值用作具有自定义创建的颜色图的颜色。

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这是一个完整的解决方案：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

classes = 2
zones = (['FEF', 'IT'])

X = np.array([[-1.61160406,  0.06705226],
       [-2.34304523,  0.19353161],
       [-4.39162911, -0.15401544],
       [-1.9107751 ,  0.67541723],
       [-1.76792646,  0.71884401]])


y = np.array(['c', 'mediumpurple', 'mediumpurple', 'c', 'c'], dtype='<U12')
cmap = ListedColormap(np.unique(y))
# print (np.unique(y))
# ['c' 'mediumpurple']

# Mapping the colors to numbers
dics = {k: v for v, k in enumerate(sorted(set(y)))}
y_mapped = [dics[x] for x in y]
# print (y_mapped)
# [0, 1, 1, 0, 0]

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_mapped, cmap=cmap)
plt.colorbar(ticks=range(classes)).set_ticklabels(zones)
plt.show()