【matplotlib】python让scatter能够使不同类别的点有不同的颜色、大小和形状 |
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【matplotlib】python让scatter能够使不同类别的点有不同的颜色、大小和形状
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尊重原创python让scatter能够使不同类别的点有不同的颜色、大小和形状 python自带的scatter函数参数中颜色和大小可以输入列表进行控制，即可以让不同的点有不同的颜色和大小，但是只能是同一种形状。例如例一： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plotMatrixPoint(Mat, Label): """ :param Mat: 二维点坐标矩阵 :param Label: 点的类别标签 :return: """ x = Mat[:, 0] y = Mat[:, 1] map_size = {-1: 50, 1: 100} size = list(map(lambda x: map_size[x], Label)) map_color = {-1: 'r', 1: 'g'} color = list(map(lambda x: map_color[x], Label)) map_marker = {-1: 'o', 1: 'v'} markers = list(map(lambda x: map_marker[x], Label)) # 下面一行代码会出错，因为marker参数不支持列表 # plt.scatter(np.array(x), np.array(y), s=size, c=color, marker=markers) # 下面一行代码为修正过的代码 plt.scatter(np.array(x), np.array(y), s=size, c=color, marker='o') # scatter函数只支持array类型数据 plt.show() def loadSimpData(): datMat = np.matrix([[1., 2.1], [1.5, 1.6], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] plotMatrixPoint(datMat, classLabels) return datMat, classLabels if __name__ == "__main__": loadSimpData()显示图形： 下面的代码的mscatter函数 颜色、大小、形状参数都能接受列表，如例二代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def mscatter(x, y, ax=None, m=None, **kw): import matplotlib.markers as mmarkers if not ax: ax = plt.gca() sc = ax.scatter(x, y, **kw) if (m is not None) and (len(m) == len(x)): paths = [] for marker in m: if isinstance(marker, mmarkers.MarkerStyle): marker_obj = marker else: marker_obj = mmarkers.MarkerStyle(marker) path = marker_obj.get_path().transformed( marker_obj.get_transform()) paths.append(path) sc.set_paths(paths) return sc def plotMatrixPoint(Mat, Label): """ 输入二维点矩阵和标签，能够改变不同形状 :param Mat: :param Label: :return: """ x = Mat[:, 0] y = Mat[:, 1] map_size = {-1: 50, 1: 100} size = list(map(lambda x: map_size[x], Label)) map_color = {-1: 'r', 1: 'g'} color = list(map(lambda x: map_color[x], Label)) map_marker = {-1: 'o', 1: 's'} markers = list(map(lambda x: map_marker[x], Label)) mscatter(np.array(x), np.array(y), s=size, c=color, m=markers) # scatter函数只支持array类型数据 plt.show() def loadSimpData(): datMat = np.matrix([[1., 2.1], [1.5, 1.6], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] plotMatrixPoint(datMat, classLabels) return datMat, classLabels if __name__ == "__main__": loadSimpData()
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