Создайте дискретную цветовую полосу в matplotlib

Я пробовал другие темы, но не могу понять, как решить. Я пытаюсь создать дискретную цветовую полосу. Похоже, что большая часть кода работает, дискретная полоса появляется, но метки неверны, и выдается ошибка: «Не найдено сопоставление для создания цветовой полосы. Сначала определите сопоставление, например изображение (с помощью imshow) или набор контуров (с контуромf)».

Почти уверен, что ошибка связана с тем, что мне не хватает аргумента в plt.colorbar, но я не уверен, что он запрашивает или как его определить.

Ниже то, что у меня есть. Любые мысли с благодарностью получены:

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(np.arange(-0.5,4), cmap.N) 

ex2 = sample_data.plot.scatter(x='order_count', y='total_value',c='cluster', marker='+', ax=ax, cmap='plasma', norm=norm, s=100, edgecolor ='none', alpha=0.70)

plt.colorbar(ticks=np.linspace(0,3,4))
plt.show()

python matplotlib colorbar

Winby 18.11.2018 источник

Ответы (1)

arrow_upward
6
arrow_downward

В самом деле, первым аргументом colorbar должен быть ScalarMappable, который будет сам точечной диаграммой PathCollection.

Настраивать

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"x" : np.linspace(0,1,20),
                   "y" : np.linspace(0,1,20),
                   "cluster" : np.tile(np.arange(4),5)})

cmap = mpl.colors.ListedColormap(["navy", "crimson", "limegreen", "gold"])
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(np.arange(-0.5,4), cmap.N)

Панды рисуют

Проблема в том, что панды не предоставляют вам доступ к этому ScalarMappable напрямую. Таким образом, его можно поймать из списка коллекций в осях, что легко, если присутствует только одна единственная коллекция: ax.collections[0].

fig, ax = plt.subplots()
df.plot.scatter(x='x', y='y', c='cluster', marker='+', ax=ax, 
                cmap=cmap, norm=norm, s=100, edgecolor ='none', alpha=0.70, colorbar=False)

fig.colorbar(ax.collections[0], ticks=np.linspace(0,3,4))
plt.show()

Графики Matplotlib

Можно было бы рассмотреть возможность использования matplotlib напрямую для построения графика разброса, и в этом случае вы бы напрямую использовали возврат функции scatter в качестве аргумента для colorbar.

fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x='x', y='y', c='cluster', marker='+', data=df,
                cmap=cmap, norm=norm, s=100, edgecolor ='none', alpha=0.70)

fig.colorbar(scatter, ticks=np.linspace(0,3,4))
plt.show()

Выход в обоих случаях идентичен.

ImportanceOfBeingErnest 18.11.2018

comment

Поскольку значения дискретны, вместо np.linspace(0,3,4) вы можете использовать range(4), и результат будет таким же (если вы не хотите придерживаться диапазонов NumPy). - noamtm; 17.02.2020