python - 在 matplotlib pyplot 中将颜色图与 Iris 数据集一起使用会出现错误

Question

我正在尝试使用 sklean 形式的 Iris 数据集来获取颜色图。当我使用 Seaborn 的数据集时，颜色图按预期工作，但我不知道为什么它不适用于 sklearn 集。有什么建议吗？

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# works
iris = sns.load_dataset('iris')
colors = {'setosa': 0, 'versicolor': 1, 'virginica': 2}
plt.scatter(x=iris.sepal_length, y=iris.sepal_width, c=[colors[i] for i in iris.species], cmap='viridis')
plt.show()

# does not work
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
plt.scatter(x=iris.data[:,[0]], y=iris.data[:,[1]], c=iris.target, cmap='viridis')
plt.show()

Answer 1

用于 x 和 y 坐标的数组的形状需要与用于颜色映射的数组的形状匹配。这里，x 和 y 数组的形状为 (150,1) ，而 c 数组的形状为 (150,) 。如果结果是一维数组，最好不要使用列表来索引数组，即使用 iris.data[:,0]而不是iris.data[:,[0]] :

plt.scatter(x=iris.data[:,0], y=iris.data[:,1], c=iris.target, cmap='viridis')