Giả sử tôi có ba bộ dữ liệu:

X = [1,2,3,4]
Y1 = [4,8,12,16]
Y2 = [1,4,9,16]

Tôi có thể phân tán âm mưu này:

from matplotlib import pyplot as plt
plt.scatter(X,Y1,color='red')
plt.scatter(X,Y2,color='blue')
plt.show()

Làm thế nào tôi có thể làm điều này với 10 bộ?

Tôi đã tìm kiếm cái này và có thể tìm thấy bất kỳ tài liệu tham khảo nào cho những gì tôi đang hỏi.

Chỉnh sửa: làm rõ (hy vọng) câu hỏi của tôi

Nếu tôi gọi phân tán nhiều lần, tôi chỉ có thể đặt cùng một màu trên mỗi phân tán. Ngoài ra, tôi biết tôi có thể thiết lập một mảng màu theo cách thủ công nhưng tôi chắc chắn có một cách tốt hơn để làm điều này. Câu hỏi của tôi là: "Làm thế nào tôi có thể tự động phân tán biểu đồ một số bộ dữ liệu của mình, mỗi bộ có một màu khác nhau.

Nếu điều đó có ích, tôi có thể dễ dàng gán một số duy nhất cho mỗi bộ dữ liệu.

Tôi không biết ý của bạn là 'thủ công'. Bạn có thể chọn một màu sắc và tạo một mảng màu đủ dễ dàng:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

x = np.arange(10)
ys = [i+x+(i*x)**2 for i in range(10)]

colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys)))
for y, c in zip(ys, colors):
    plt.scatter(x, y, color=c)

Hoặc bạn có thể tạo itertools.cyclechu trình màu của riêng mình bằng cách sử dụng và chỉ định các màu bạn muốn lặp lại, sử dụng nextđể có được màu bạn muốn. Ví dụ: với 3 màu:

import itertools

colors = itertools.cycle(["r", "b", "g"])
for y in ys:
    plt.scatter(x, y, color=next(colors))

Hãy nghĩ về nó, có lẽ nó không sạch hơn khi không sử dụng zipvới cái đầu tiên:

colors = iter(cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys))))
for y in ys:
    plt.scatter(x, y, color=next(colors))

Cách thông thường để vẽ đồ thị với các điểm có màu khác nhau trong matplotlib là truyền một danh sách các màu làm tham số.

Ví dụ:

import matplotlib.pyplot
matplotlib.pyplot.scatter([1,2,3],[4,5,6],color=['red','green','blue'])

Khi bạn có một danh sách các danh sách và bạn muốn chúng được tô màu theo mỗi danh sách. Tôi nghĩ rằng cách thanh lịch nhất là suggesyted by @DSM, chỉ cần thực hiện một vòng lặp thực hiện nhiều cuộc gọi để phân tán.

Nhưng nếu vì lý do nào đó bạn muốn thực hiện nó chỉ bằng một cuộc gọi, bạn có thể tạo một danh sách lớn các màu sắc, với sự hiểu biết danh sách và một chút phân chia sàn:

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array([[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]])
nCols = len(X)  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(Ys)))

cs = [colors[i//len(X)] for i in range(len(Ys)*len(X))] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter(Xs,Ys.flatten(),color=cs)

cs = [array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 ...
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]),
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]),
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]),
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00])]

Một sửa chữa dễ dàng

Nếu bạn chỉ có một loại bộ sưu tập (ví dụ: phân tán không có thanh lỗi), bạn cũng có thể thay đổi màu sau khi bạn đã vẽ chúng, điều này đôi khi dễ thực hiện hơn.

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint
import numpy as np

#Let's generate some random X, Y data X = [ [frst group],[second group] ...]
X = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
Y = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
labels = range(1,len(X)+1)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for x,y,lab in zip(X,Y,labels):
        ax.scatter(x,y,label=lab)

Đoạn mã duy nhất mà bạn cần:

#Now this is actually the code that you need, an easy fix your colors just cut and paste not you need ax.
colormap = plt.cm.gist_ncar #nipy_spectral, Set1,Paired  
colorst = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 0.9,len(ax.collections))]       
for t,j1 in enumerate(ax.collections):
    j1.set_color(colorst[t])


ax.legend(fontsize='small')

Đầu ra cung cấp cho bạn các màu khác nhau ngay cả khi bạn có nhiều ô phân tán khác nhau trong cùng một ô phụ.

Bạn luôn có thể sử dụng plot()chức năng như vậy:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(10)
ys = [i+x+(i*x)**2 for i in range(10)]
plt.figure()
for y in ys:
    plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()

Câu hỏi này hơi khó trước tháng 1 năm 2013 và matplotlib 1.3.1 (tháng 8 năm 2013), đây là phiên bản ổn định lâu đời nhất bạn có thể tìm thấy trên trang web matpplotlib. Nhưng sau đó thì khá tầm thường.

Bởi vì phiên bản hiện tại của việc matplotlib.pylab.scattergán hỗ trợ: mảng chuỗi tên màu, mảng số float với bản đồ màu, mảng RGB hoặc RGBA.

câu trả lời này được dành cho niềm đam mê bất tận của @ Oxinabox trong việc sửa lỗi phiên bản 2013 của tôi vào năm 2015.

bạn có hai tùy chọn sử dụng lệnh phân tán với nhiều màu trong một cuộc gọi.

1. như pylab.scatterhỗ trợ lệnh sử dụng mảng RGBA để làm bất cứ màu gì bạn muốn;

2. trở lại đầu năm 2013, không có cách nào để làm như vậy, vì lệnh chỉ hỗ trợ một màu duy nhất cho toàn bộ bộ sưu tập điểm phân tán. Khi tôi đang thực hiện dự án 10000 dòng của mình, tôi tìm ra một giải pháp chung để bỏ qua nó. Vì vậy, nó rất khó khăn, nhưng tôi có thể làm nó trong bất kỳ hình dạng, màu sắc, kích thước và trong suốt. Thủ thuật này cũng có thể được áp dụng để vẽ bộ sưu tập đường dẫn, bộ sưu tập dòng ....

mã cũng được lấy cảm hứng từ mã nguồn của pyplot.scatter, tôi chỉ sao chép những gì phân tán mà không kích hoạt nó để vẽ.

lệnh pyplot.scattertrả về một PatchCollectionObject, trong tệp "matplotlib / sưu tập" một biến riêng _facecolorstrong Collectionlớp và một phương thức set_facecolors.

vì vậy bất cứ khi nào bạn có một điểm phân tán để vẽ, bạn có thể làm điều này:

# rgbaArr is a N*4 array of float numbers you know what I mean
# X is a N*2 array of coordinates
# axx is the axes object that current draw, you get it from
# axx = fig.gca()

# also import these, to recreate the within env of scatter command 
import matplotlib.markers as mmarkers
import matplotlib.transforms as mtransforms
from matplotlib.collections import PatchCollection
import matplotlib.markers as mmarkers
import matplotlib.patches as mpatches


# define this function
# m is a string of scatter marker, it could be 'o', 's' etc..
# s is the size of the point, use 1.0
# dpi, get it from axx.figure.dpi
def addPatch_point(m, s, dpi):
    marker_obj = mmarkers.MarkerStyle(m)
    path = marker_obj.get_path()
    trans = mtransforms.Affine2D().scale(np.sqrt(s*5)*dpi/72.0)
    ptch = mpatches.PathPatch(path, fill = True, transform = trans)
    return ptch

patches = []
# markerArr is an array of maker string, ['o', 's'. 'o'...]
# sizeArr is an array of size float, [1.0, 1.0. 0.5...]

for m, s in zip(markerArr, sizeArr):
    patches.append(addPatch_point(m, s, axx.figure.dpi))

pclt = PatchCollection(
                patches,
                offsets = zip(X[:,0], X[:,1]),
                transOffset = axx.transData)

pclt.set_transform(mtransforms.IdentityTransform())
pclt.set_edgecolors('none') # it's up to you
pclt._facecolors = rgbaArr

# in the end, when you decide to draw
axx.add_collection(pclt)
# and call axx's parent to draw_idle()

Điều này làm việc cho tôi:

Đối với mỗi loạt, sử dụng một trình tạo màu rgb ngẫu nhiên

c = color[np.random.random_sample(), np.random.random_sample(), np.random.random_sample()]

Một giải pháp nhanh hơn NHIỀU cho tập dữ liệu lớn và số lượng màu hạn chế là sử dụng Pandas và chức năng nhóm:

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


# a generic set of data with associated colors
nsamples=1000
x=np.random.uniform(0,10,nsamples)
y=np.random.uniform(0,10,nsamples)
colors={0:'r',1:'g',2:'b',3:'k'}
c=[colors[i] for i in np.round(np.random.uniform(0,3,nsamples),0)]

plt.close('all')

# "Fast" Scatter plotting
starttime=time.time()
# 1) make a dataframe
df=pd.DataFrame()
df['x']=x
df['y']=y
df['c']=c
plt.figure()
# 2) group the dataframe by color and loop
for g,b in df.groupby(by='c'):
    plt.scatter(b['x'],b['y'],color=g)
print('Fast execution time:', time.time()-starttime)

# "Slow" Scatter plotting
starttime=time.time()
plt.figure()
# 2) group the dataframe by color and loop
for i in range(len(x)):
    plt.scatter(x[i],y[i],color=c[i])
print('Slow execution time:', time.time()-starttime)

plt.show()