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我想为下面的数据框创建一个散点图:
df_sample.head(10)
duration distance speed
0 26.299999 3.569 8.1
1 6.000000 0.739 7.4
2 25.700001 2.203 5.1
3 34.400002 2.876 5.0
4 3.000000 0.656 13.1
5 29.299999 3.704 7.6
6 10.200000 2.076 12.2
7 4.000000 0.774 11.6
8 9.200000 1.574 10.3
9 10.800000 0.782 4.3
使用下面的代码几乎可以完成它。我想根据速度(黄色:最慢和蓝色:最快)向图中添加颜色条,最终我在最后一行的 fig.colorbar(ax=ax)
处出错。请指教:什么是mappable
?
with plt.style.context('seaborn-ticks'):
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
ax.set_title('Relationship between Distance & Duration', fontdict={'fontsize': 18, 'fontweight': 'bold'}, loc='left', pad=20)
ax.scatter(x=df_sample.duration.values, y=df_sample.distance.values, c=df_sample.speed.values, cmap=cm.YlGnBu)
# remove top & right spines
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
# equivalent to 'sns.despine(offset = 5)'
ax.spines['left'].set_position(('outward', 5))
ax.spines['left'].set_linewidth(1.2)
ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 5))
ax.spines['bottom'].set_linewidth(1.2)
# set ticks & ticklabels
xloc = np.arange(0, 45, 5)
ax.set_xticks(xloc)
ax.set_xticklabels(labels=xloc, fontdict={'fontsize': 12})
ax.set_xlabel('Minute(s)', fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold'})
yloc = np.arange(6)
ylab = [f"{int(num)}" for num in yloc]
ax.set_yticks(yloc)
ax.set_yticklabels(labels=ylab, fontdict={'fontsize': 12})
ax.set_ylabel("Distance (KM)" , fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold'})
fig.colorbar(ax=ax);
最佳答案
您可以将散点图分配给一个变量,例如:
sp=ax.scatter(x=df_sample.duration.values, y=df_sample.distance.values, c=df_sample.speed.values, cmap=cm.YlGnBu)
然后将其作为 mappable object 传递到颜色栏:
fig.colorbar(sp)
关于Matplotlib Colorbar 缺少 1 个必需的位置参数 : 'mappable' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66318314/
我想将新数据添加到Mappable class。这是我的类: import Foundation import ObjectMapper struct AllcategoriesModel : Map
我想为下面的数据框创建一个散点图: df_sample.head(10) duration distance speed 0 26.299999 3.569 8.1 1 6.
我想为下面的数据框创建一个散点图: df_sample.head(10) duration distance speed 0 26.299999 3.569 8.1 1 6.
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我看到以下示例同时绘制图像和颜色图: 代码: imgplot = plt.imshow(lum_img) plt.colorbar() 来自这里:http://matplotlib.org/users
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!