第三个变量的标记样式
marker style by third variable
似乎是一个重复问题，但 this post 中的解决方案似乎对我不起作用。
我有一堆数据要绘制为 lines/curves，另一个数据集链接到由 XYZ 数据组成的曲线，其中 Z 代表曲线的标签变量。
我这里有一些示例代码，其中有一些 XY data, and labels 供任何想要复制我正在做的事情的人使用：
plt.plot(xdata, ydata)
plt.scatter(xlab, ylab, c=lab) # needs a marker function adding
plt.show()
理想情况下，我想根据标签值添加某种独特的标记； 0.1、0.5、1、2、3、4、6、8、10、20。每条曲线的标签都相同。
我要绘制 100 多条曲线，因此需要一些快速有效的方法。任何帮助都会很棒！
我目前的解决方案是通过标记值来拆分数据，然后为每个单独绘制（在我看来又长又乱）。认为有人可能在这里有更优雅的解决方案。
我猜你可以用字典来做到这一点......但我可能需要一些帮助！
干杯，KB
Matplotlib 不接受每个图不同的标记。
但是，针对大型数据集的更简洁、更可靠的解决方案是使用 pandas 和 seaborn 库：
此外，您还可以使用 pandas.cut 函数绘制 bin（这是我经常需要生成图表的东西，我可以在其中使用第三个连续值作为参数）。使用方法是：
import pandas as pd
import seaborn as sns
url = 'https://pastebin.com/raw/dwGBLqSb' # url of paste
df = pd.read_csv(url)
sns.scatterplot(data = df, x='labx', y='laby', style='lab')
并生成以下示例：
如果您有更高级的标签，您还可以查看 LabelEncoder of Sklearn。
希望我已经对这个答案进行了足够的编辑，不会冒犯 don't post identical answers to multiple questions。值得一提的是，我不以任何方式隶属于 seaborn 图书馆，也没有试图推广任何东西。我唯一想做的就是帮助遇到类似问题的人，但我无法在 SE 中轻松找到明确的答案。
似乎是一个重复问题，但 this post 中的解决方案似乎对我不起作用。
我有一堆数据要绘制为 lines/curves，另一个数据集链接到由 XYZ 数据组成的曲线，其中 Z 代表曲线的标签变量。
我这里有一些示例代码，其中有一些 XY data, and labels 供任何想要复制我正在做的事情的人使用：
plt.plot(xdata, ydata)
plt.scatter(xlab, ylab, c=lab) # needs a marker function adding
plt.show()
理想情况下，我想根据标签值添加某种独特的标记； 0.1、0.5、1、2、3、4、6、8、10、20。每条曲线的标签都相同。
我要绘制 100 多条曲线，因此需要一些快速有效的方法。任何帮助都会很棒！
我目前的解决方案是通过标记值来拆分数据，然后为每个单独绘制（在我看来又长又乱）。认为有人可能在这里有更优雅的解决方案。
我猜你可以用字典来做到这一点......但我可能需要一些帮助！
干杯，KB
Matplotlib 不接受每个图不同的标记。
但是，针对大型数据集的更简洁、更可靠的解决方案是使用 pandas 和 seaborn 库：
此外，您还可以使用 pandas.cut 函数绘制 bin（这是我经常需要生成图表的东西，我可以在其中使用第三个连续值作为参数）。使用方法是：
import pandas as pd
import seaborn as sns
url = 'https://pastebin.com/raw/dwGBLqSb' # url of paste
df = pd.read_csv(url)
sns.scatterplot(data = df, x='labx', y='laby', style='lab')
并生成以下示例：
如果您有更高级的标签，您还可以查看 LabelEncoder of Sklearn。
希望我已经对这个答案进行了足够的编辑，不会冒犯 don't post identical answers to multiple questions。值得一提的是，我不以任何方式隶属于 seaborn 图书馆，也没有试图推广任何东西。我唯一想做的就是帮助遇到类似问题的人，但我无法在 SE 中轻松找到明确的答案。