在matplotlib上的散点图中为每个系列设置不同的颜色

Question

假设我有三个数据集：

X = [1,2,3,4]
Y1 = [4,8,12,16]
Y2 = [1,4,9,16]

我可以分散绘制这个：

from matplotlib import pyplot as plt
plt.scatter(X,Y1,color='red')
plt.scatter(X,Y2,color='blue')
plt.show()

10套怎么做得到？

我搜索了这个，可以找到任何关于我所问问题的参考资料。

编辑：澄清（希望）我的问题

如果我多次调用散点，我只能在每个散点上设置相同的颜色。此外，我知道我可以手动设置颜色阵列，但我相信有更好的方法来做到这一点。我的问题是，“我如何自动分散绘制我的几个数据集，每个数据集都有不同的颜色。

如果有帮助，我可以很容易地为每个数据集分配一个唯一的数字。

Answer 1

如果您只有一种类型的集合（例如没有错误条的散点），您也可以在绘制它们之后更改颜色，这有时更容易执行。

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint
import numpy as np

#Let's generate some random X, Y data X = [ [frst group],[second group] ...]
X = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
Y = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
labels = range(1,len(X)+1)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for x,y,lab in zip(X,Y,labels):
        ax.scatter(x,y,label=lab)

#Now this is actually the code that you need, an easy fix your colors just cut and paste not you need ax.
colormap = plt.cm.gist_ncar #nipy_spectral, Set1,Paired  
colorst = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 0.9,len(ax.collections))]       
for t,j1 in enumerate(ax.collections):
    j1.set_color(colorst[t])


ax.legend(fontsize='small')

即使在同一子图中有许多不同的散点图，输出也会为您提供不同的颜色。

Answer 2

在matplotlib中，使用不同颜色的点绘制图的通常方法是将颜色列表作为参数传递。

例如。：

import matplotlib.pyplot
matplotlib.pyplot.scatter([1,2,3],[4,5,6],color=['red','green','blue'])

当您有一个列表列表，并且您希望它们按列表着色时。我认为最优雅的方法是@DSM建议的，只是做一个循环，发出多个呼叫来分散。

但是如果出于某种原因，你想只用一个调用就完成，你可以用一个列表理解和一点地板划分来列出一大堆颜色：

import matplotlib
import numpy as np

X = [1,2,3,4]
Ys = np.array([[4,8,12,16],
      [1,4,9,16],
      [17, 10, 13, 18],
      [9, 10, 18, 11],
      [4, 15, 17, 6],
      [7, 10, 8, 7],
      [9, 0, 10, 11],
      [14, 1, 15, 5],
      [8, 15, 9, 14],
       [20, 7, 1, 5]])
nCols = len(X)  
nRows = Ys.shape[0]

colors = matplotlib.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(Ys)))

cs = [colors[i//len(X)] for i in range(len(Ys)*len(X))] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter(Xs,Ys.flatten(),color=cs)

cs = [array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.5,  0. ,  1. ,  1. ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 array([ 0.28039216,  0.33815827,  0.98516223,  1.        ]),
 ...
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]),
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]),
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00]),
 array([  1.00000000e+00,   1.22464680e-16,   6.12323400e-17,
          1.00000000e+00])]

Answer 3

我不知道你说的手动是什么意思。你可以选择一个颜色贴图，并使一个颜色数组很容易：

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

x = np.arange(10)
ys = [i+x+(i*x)**2 for i in range(10)]

colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys)))
for y, c in zip(ys, colors):
    plt.scatter(x, y, color=c)

或者，您可以使用itertools.cycle制作自己的颜色循环器，并指定要循环使用的颜色，使用Next获取所需的颜色。例如，有3种颜色：

import itertools

colors = itertools.cycle(["r", "b", "g"])
for y in ys:
    plt.scatter(x, y, color=next(colors))

想一想，也许不使用zip和第一个也更干净：

colors = iter(cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys))))
for y in ys:
    plt.scatter(x, y, color=next(colors))