Построение точечного графика, где цвет точки зависит от категории данных. - PullRequest
Новая
       13

Построение точечного графика, где цвет точки зависит от категории данных.

0 голосов
/ 08 апреля 2020

У меня есть список данных X, который представляет собой матрицу Nx2. Я хочу построить первые элементы каждого X против всех вторых элементов X. Сначала я разделил все первые и вторые элементы X на их собственные списки: X_comp1, X_comp2

У меня также есть список категорий Nx1 (cat), который показывает, к какой категории относятся элементы принадлежат X, т. е. если cat[i] = 3, это означает, что X[i] относится к категории 3.

Я хотел бы использовать разные цветные точки на диаграмме рассеяния для каждой категории.

До сих пор мне удавалось добиться этого только с помощью жесткого кодирования, но это станет очень неэффективным, когда будет больше категорий. Вот мой код (предполагается, что будет 5 категорий): 

#sample of X data
X = [[-0.13085379 -0.05958517],[ 0.02593188 -0.17576942],[-0.12505032 -0.02709171],[ 0.09790905 -0.18046944],[ 0.06437596 -0.20600157],[ 0.16287853 -0.2955353 ],[-0.52093842  0.33463338],[-0.03240038 -0.05431373],[-0.09645192 -0.14241157],[ 0.0807245  -0.26893815]]

X_comp1 = []#hold all the first components of X
X_comp2 = []#hold all the second components of X

cat = [1,3,2,1,5,3,2,4,4,1] 

#for testing just use 10 values, full file has over 3000 entries and 50 categories
for i in range(10):
    X_comp1.append(X[i][0])
    X_comp2.append(X[i][1])

for x1,x2,c in zip(X_comp1,X_comp2,cat):
    if c == 1:
        plt.scatter(x1,x2,c = 'b')
    elif c == 2:
        plt.scatter(x1,x2,c = 'g')
    elif c == 3:
        plt.scatter(x1,x2,c = 'r')
    elif c == 4:
        plt.scatter(x1,x2,c = 'c')
    elif c == 5:
        plt.scatter(x1,x2,c = 'm')
plt.legend([1,2,3,4,5])
plt.show()

Я хотел бы сделать его более гибким для количества категорий, чтобы мне не пришлось в конечном итоге писать нагрузки, если утверждения для каждой категории.

Чтобы достичь этого, я подумал о наличии списка цветов: 

colours = ["b", "g", "r", "c", "m",...]#number of colours depends on no. of categories
#This is the only element which I would like remain hard coded, as I want to choose the colours

Где каждый цвет соответствует категории. Затем программа перебирает все данные и строит каждую точку в соответствии с категорией. Но я не уверен, как это можно реализовать.

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 08 апреля 2020

Для красивого сюжета вы также можете работать с seaborn: 

import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set()
df = pd.DataFrame({'X_1': X_comp1,'X_2':X_comp2, 'category':cat})
sns.scatterplot(data=df,x='X_1', y='X_2', hue='category')

Если вам важно, какая категория должна иметь какой цвет, вы можете передать параметр palette с вашей собственной категорией. color dict: 

my_palette = {1: 'b', 2: 'g', 3: 'r', 4: 'c', 5: 'm'}
sns.scatterplot(data=df,x='X_1', y='X_2', hue='category', palette=my_palette)

Есть также несколько предопределенных палитр, если вы не удовлетворены выбором по умолчанию для Seaborn.

1 голос
/ 08 апреля 2020

Попробуйте это 

color_dict = {1: 'b', 2: 'g', 3: 'r', 4: 'c', 5: 'm'}
for x1, x2, c in zip(X_comp1, X_comp2, cat):
    if c in color_dict:
        plt.scatter(x1, x2, c = color_dict[c])
plt.legend(list(color_dict.keys()))
plt.show()

Вместо проверки каждого значения c с помощью словаря мы можем удалить все операторы if

...