matplotlib 如何从散布中的c变量转换值？

piok6c0g 于 2023-11-22 发布在其他

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我正在使用matplotlib Python库创建PCA图，我根据类值（0，1或2）选择每个点的颜色。为此，我使用名为c的参数：

plt.scatter(pca_data[:, 0], pca_data[:, 1], c=[0,1,1,0,2])

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我想做的是添加一个图例，将图中的颜色与标签联系起来，但是，我无法找到如何将我给予的值（0，1或2）转换为实际颜色。
我考虑过直接给颜色，但我希望这个过程是自动化的，这样无论实际的类数是多少，它都能工作。
我尝试使用to_rgb (from matplotlib.colors)，但由于值不在0和1之间，它不起作用，如果我缩放它们，我最终会得到一个奇怪的颜色向量（黑色，白色，黑色）。

matplotlib

来源：https://stackoverflow.com/questions/39962372/how-are-the-values-from-c-variable-in-scatter-converted

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lyfkaqu11#

下面是一个例子，其中有3个标签（但该方法可扩展到任何数量）：

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

pca_data = np.random.randn(100,2) #some fake data
labels = np.random.randint(low=0,high=3,size=100) #some fake class labels

cNorm = colors.Normalize(vmin=0,vmax=2) #normalise the colormap
scalarMap = cm.ScalarMappable(norm=cNorm,cmap='hot') #map numbers to colors

fig,ax = plt.subplots()
for i in np.unique(labels):
    ax.scatter(pca_data[labels==i,0],pca_data[labels==i,1],\
               c=scalarMap.to_rgba(i),label="class {}".format(i),s=100)

ax.legend(scatterpoints=1)

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