Matplotlib 图例用颜色映射？

Question

总的来说，我对 matplotlib 真的很困惑。我通常只使用 import matplotlib.pyplot as plt。

然后执行 plt.figure()、plt.scatter()、plt.xlabel()、plt.show() 等操作。 但后来我用谷歌搜索如何做类似的事情，用颜色映射图例，我得到了所有这些包括 axe 的例子。但是有 plt.legend() 并且 matplotlib 文档中的示例只显示了 plt.legend(handles) 但没有显示句柄应该是什么。如果我想做 ax 的事情，那么我必须重写所有代码，因为我想使用 plt，因为它更简单。

这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

colmap = {
    "domestic": "blue",
    "cheetah": "red",
    "leopard": "green",
    "tiger": "black"
}

colours = []

for i in y_train:
    colours.append(colmap[i])
    
plt.figure(figsize= [15,5])
plt.scatter(X_train[:,0], X_train[:,2],c=colours)
plt.xlabel('weight')
plt.ylabel('height')
plt.grid()
plt.show()

现在我想添加一个图例，仅显示与我的字典中相同的颜色。但如果我这样做：

plt.legend(["国产","猎豹","豹子","老虎"])

它只在图例中显示“国内”，并且颜色是红色，这实际上与我的颜色编码方式不匹配。有没有办法做到这一点，而无需用“斧头”的东西重写所有内容？如果不是，我该如何适应 axe？我只是写 ax = plt.scatter(....) 吗？

Answer 1

未提供数据，但此代码可以帮助您了解如何在 matplotlib 中向散点图添加颜色：

将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 将 numpy 导入为 np

# data for scatter plots
x = list(range(0,30))
y = [i**2 for i in x]

# data for mapping class to color
y_train = ['domestic','cheetah', 'cheetah', 'tiger', 'domestic',
           'leopard', 'tiger', 'domestic', 'cheetah', 'domestic',
           'leopard', 'leopard', 'domestic', 'domestic', 'domestic',
           'domestic', 'cheetah', 'tiger', 'cheetah', 'cheetah',
           'domestic', 'domestic', 'domestic', 'cheetah', 'leopard',
           'cheetah', 'domestic', 'cheetah', 'tiger', 'domestic']

# color mapper
colmap = {
    "domestic": "blue",
    "cheetah": "red",
    "leopard": "green",
    "tiger": "black"
}

# create color array
colors = [colmap[i] for i in y_train]

# plot scatter    
plt.figure(figsize=(15,5))
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.xlabel('weight')
plt.ylabel('height')
plt.grid()
plt.show()

输出：

Answer 2

RoseGod 在他的回答中给出了一个关于如何处理当前问题的很好的例子。对于使用 plt 和 ax 绘制图形之间的一般区别：

plt

调用 pyplot 库来做一些事情。这通常涉及最后打开的数字。当您同时仅使用一个图形/绘图进行简单绘图时，这种方法非常有效。

ax

是一个

Axes

对象，它引用一个特定（子）图以及该（子）图内的所有元素。这使您可以完全控制与（子）图相关的所有内容，尤其是在子图中同时绘制多个内容时。

另请参阅：matplotlib Axes.plot() 与 pyplot.plot()