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我在 scikit-learn 中通过 KMeans 算法生成了一个图。簇对应不同的颜色。这是情节,
我需要这个图的图例,它对应于图中的簇号。理想情况下,图例应显示簇的颜色,标签应为簇编号。谢谢。
编辑:我想我应该放一些代码,因为人们对此表示反对
from sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(n_clusters=20, init='random')
km.fit(df) #df is the dataframe which contains points as coordinates
labels = km.labels_
plt.clf()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=True)
fig.set_size_inches(18.5, 10.5)
# Plot the clusters on the map
# m is a basemap object
m.scatter(
[geom.x for geom in map_points],
[geom.y for geom in map_points],
20, marker='o', lw=.25,
c = labels.astype(float),
alpha =0.9, antialiased=True,
zorder=3)
m.fillcontinents(color='#555555')
plt.show()
最佳答案
我能够使图例与颜色相对应。正如 Rutger Kassies 所提到的,关键是对数据中的每个类别使用多个散点图。
代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Setting various plot properties
plt.clf()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=True)
fig.set_size_inches(18.5, 10.5)
# Creating a discrete colorbar
colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, 20))
current_plot_range = 0
previous_plot_range = 0
for i,c in enumerate(colors):
previous_plot_range += current_plot_range
current_plot_range = labels[labels==i].size
m.scatter(
[geom.x for geom in map_points[
previous_plot_range:previous_plot_range+current_plot_range]],
[geom.y for geom in map_points[
previous_plot_range:previous_plot_range+current_plot_range]],
20, lw=.25, marker='o',color = c, label=i, alpha =0.9, antialiased=True,
zorder=3)
plt.legend()
m.fillcontinents(color='#555555')
结果看起来像这样:
关于python - 使图例对应于matplotlib中散点的颜色,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19720412/
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