Question

我正在尝试为DBscan绘制的每个群集着色不同的颜色。我创建了一个颜色列表，并尝试使代码遍历每个群集并为其绘制不同的颜色，但是它为所有群集上相同的颜色，这是颜色列表中的最后一个颜色（紫色）。帮助将不胜感激。

import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
from collections import Counter
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

eps = 4.3


model  = DBSCAN(eps            = eps,
                min_samples    = 210,
                metric         = 'euclidean'
                )

data = model.fit(plotting_data)


X          = plotting_data['X']
Y          = plotting_data['Y']

clusters = data.fit_predict(plotting_data)
print(clusters)

clust_df = pd.DataFrame(plotting_data)


clusters = (clust_df[data.labels_ != -1])



labels = data.labels_
num_clusters = len(set(labels))
print(num_clusters)



color_list = ['green', 'blue', 'red', 'yellow',  'orange',  'magenta', 'cyan', 'purple']
labels = data.labels_
num_clusters = len(set(labels))


i = 0
for col in zip(color_list):
    plt.scatter(clusters['X'],
                clusters['Y'],
                c = col

                )
    i += 1


plt.title("Clusters: " + str(num_clusters), fontsize = 13)

plt.show()

[！[在此处输入图片描述] [1]] [1]

Answer 1

我能够解决它，所以我在回答，以防将来有人想要一个可能的答案。我需要做的就是获取我的DBscan数据，并使用fit_predict和（x，y）绘图点（在我的例子中为“簇”）。

像这样：

color_clusters = data.fit_predict(clusters)

# i = 0
# for col in zip(color_list):

plt.scatter(clusters['X'],
           clusters['Y'],
           c = color_clusters,
           cmap = 'inferno'

           )
plt.colorbar()

Answer 2

我认为这会起作用：

color_list = np.array(['green', 'blue', 'red', 'yellow',  'orange',  'magenta', 'cyan', 'purple'])

plt.scatter(clusters['X'], clusters['Y'], c = color_list[labels])
plt.show()

想要为每个盆栽簇着色不同的颜色

2 个答案: