Этот вопрос относится к предыдущему вопросу Я разместил здесь. Мой код для моей диаграммы рассеяния выглядит следующим образом:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame()
df['First PCA dimension'] = [1,2,3,4]
df['Second PCA dimension'] = [0,5,5,7]
df['Third PCA dimension'] = [1,2,6,4]
df['Data points'] = [1,2,3,4]
plt.figure(figsize=(42,30))
plt.title('2-D PCA of my data points',fontsize=32)
colors = ["#FF9926", "#2ACD37","#FF9926", "#FF0800"]
b = sns.scatterplot(x="First PCA dimension", y="Second PCA dimension", hue="Data points", palette=sns.color_palette(colors), data=df, legend="full", alpha=0.3)
sns.set_context("paper", rc={"font.size":48,"axes.titlesize":48,"axes.labelsize":48})
b.set_ylabel('mylabely', size=54)
b.set_xlabel('mylabelx', size=54)
b.set_xticklabels([1,2,3,4,5,6,7,8], fontsize = 36)
lgnd = plt.legend(fontsize='22')
for handle in lgnd.legendHandles:
handle.set_sizes([26.0])
plt.show()
Значение alpha , равное 0,3, устанавливает значение прозрачности для каждой точки в моей диаграмме рассеяния. Однако мне бы хотелось иметь разные значения прозрачности для каждой точки данных (в зависимости от категории, к которой она принадлежит). Возможно ли это, предоставив список значений альфа-канала, аналогично тому, как я предоставляю список цветов в приведенном выше примере?