根据它们最终在 matplotlib 和 numpy 中的价值绘制点

Question

我很抱歉，因为我不知道如何表达我的标题。我是 Python 的新手，尤其是 matplotlib 的新手。在这种情况下，我的数组也使用了 numpy。

目前，我有一组数据：X，它有四个属性。每个属性是一列，每一行是一组数据点（暂时只说它们用数字表示）。这是一个小例子：

X
(height)  (weight)  (gender)  (hair color)
6           32.1        0           12
1.112       6.12        1           9
4            2          0           6    
2            3.2        0           11

我还有一个数组 Y 对应于 0 - 2 的整数值。它只是一个 np.array 但每个元素对应于 X 中的那一行值.因此，例如，如果 Y = array([0,2,1,1]) 那么我有这些对：

Y          X
0 -> (6, 32.1, 0, 12)
2 -> (1.112, 6.12, 1, 9)
1 -> (4, 2, 0, 6)
1 -> (2, 3.2, 0, 11)

我想要做的是为每一对属性创建单独的散点图：

(height, weight) -> (0,1)
(height, gender) -> (0,2)
(height, hair color) -> (0, 3)

并且我希望每个数据点都具有与 Y 值对应的颜色。所以 y = 0 = 'b'、y = 1 = 'g' 和 y = 2 = 'r'

我知道如何使用

创建一个散点图（在本例中，只是身高和体重列）来映射我想要的配对

plt.plot(X[:,0], X[:,1], 'o', c='b')
plt.show()

但是我不知道如何将这些点中的每一个与保存其颜色的 Y 值相关联，因为我只能输入一种颜色。我将不胜感激任何可以指导我正确方向的帮助或教程。

Answer 1

您可以将 Y 映射到 rgb 颜色并使用 "scatter" 绘制不同颜色的点：

import numpy
from matplotlib import pyplot as plt

X = numpy.array([[6, 32.1, 0, 12],
    [1.112, 6.12, 1, 9],
    [4, 2, 0, 6],
    [2, 3.2, 0, 11]])

Y = numpy.array([0, 1, 1, 2])

# map numbers to rgb colors
Y_color = numpy.zeros(shape=(Y.size, 3))
Y_color[Y == 0] = (1,0,0)
Y_color[Y == 1] = (0,1,0)
Y_color[Y == 2] = (0,0,1)

# use scatter instead of plot
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=Y_color)
plt.show()

根据它们最终在 matplotlib 和 numpy 中的价值绘制点

Plotting points based on what value they end up being in matplotlib and numpy

python

numpy

matplotlib

scatter-plot