matplotlib 在散点图中将颜色与数字关联

gupuwyp2 于 2023-06-06 发布在其他

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我正在使用sklearn基于一些零售数据做一个kmeans聚类。
我们在后台使用这个集群来细分客户（例如，蓝色客户很好，绿色客户有这样那样的需求，等等）。
所示数据点的颜色不同，具体取决于客户已被放入4个群集中的哪一个。但是我找不到一种方法来直接推断哪个颜色是哪个段号（或者如何强制某些段号是某种颜色）。
c=y是它使用y的值（即观察的预测片段）来选择颜色的地方。有4个部分。我只是不知道这四个中的哪一个Map到哪种颜色！
有人可以请建议我如何添加一个传说，或强迫自己的颜色？

kmeans=kmeans.fit(X)
y=kmeans.predict(X)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.view_init(30)
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y)
ax.set_xlabel(vx)
ax.set_ylabel(vy)
ax.set_zlabel(vz)

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/62093938/associate-color-with-number-in-a-scatterplot

1条答案

按热度按时间

4xy9mtcn1#

你需要从散点图colorbar返回一个句柄

cm = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y)
plt.colorbar(cm)

作为一个最小的例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X = np.random.randn(100,3)
y = np.random.randn(100)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.view_init(30)
cm = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y)
plt.colorbar(cm)
plt.show()

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