Изменение цвета кластеров для каждого класса

Question

У меня есть диаграмма рассеяния, на которой я рисую 14 кластеров, но каждые 2 кластера принадлежат к одному классу, они отображаются в 14 разных цветах, но мне нужно только 2 цвета. Поэтому у меня было бы всего 2 разных класса для 14 кластеров, поскольку они были бы сгруппированы попарно. Мои кластеры пронумерованы от A (1) до N (14) в моем фрейме данных. Я хочу идентифицировать каждый кластер по их цвету, например, каждый нечетный получает синий цвет, каждый четный - красный цвет. Или, если вы идете по буквам: A становится синим, B становится красным, C становится синим, D становится красным, E становится синим и et c.

Ссылка для фрейма данных

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

y = [0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,
  0,  0,  0,  0, 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,
  0,  0,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,
  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,
  1,  1,  1,  1,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,
  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,
  2,  2,  2,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,
  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,
  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,
  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,
  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  4,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,
  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,
  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,
  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,
  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,
  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,
  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,
  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,
  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  8,  9,  9,  9,  9,  9,  9,
  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,
  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9, 10, 10, 10, 10,
 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10,
 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 11,
 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,
 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11,
 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
 12, 12, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13,
 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13, 13,
 13, 13, 13, 13]
X_lda = pd.read_pickle('lda_values')
X_lda = np.asarray(X_lda)


plt.xlabel('1-eigenvector')
plt.ylabel('2-eigenvector')
plt.scatter(
    X_lda[:,0],
    X_lda[:,1],
    c=y,
    cmap='rainbow',
    alpha=0.7,
    edgecolors='w'
)

Это минимально воспроизводимый пример, который я мог бы получить из большого кода с большими данными.

Я делаю, что устанавливаю другой цвет для другого класса в y, данные в X_lda, где первые 50 строк синие, от 50 до 100 - красные, 101–150 - синие, 151–200 - красные. и далее.

Это фактический график:

This is more or less what i am trying to achieve.

введите описание изображения здесь

Answer 1

Вы можете использовать приведенный ниже пример для построения графика данных. Предположим, есть пять кластеров как 0,1,2,3,4, и вы хотите использовать синий цвет для образцов в кластерах 0,2,4 и красный цвет для выборок в кластерах 1,3 .

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X_lda=np.array([[1,2],[1,1],[3,3],[4,4],[2,4],[3,5],[3,4],[3,2]]) # suppose you want to plot X

y=[0,1,1,1,2,3,4,4] # the cluster of each sample in X_lda 

color=['b','r'] # You want to use blue for samples in clusters 0,2,4 and red color for samples in clusters 1,3 
X_lda_colors=  [ color[i] for i in list(np.array(y)%2) ] # get the color for each sample in X_lda

plt.xlabel('1-eigenvector')
plt.ylabel('2-eigenvector')
plt.scatter(
    X_lda[:,0],
    X_lda[:,1],
    c=X_lda_colors,
    cmap='rainbow',
    alpha=0.7,
    edgecolors='w'
)
plt.show()