python - 散点图 matplotlib 的标记样式

Question

我想为这个二进制响应数据使用不同的标记样式。但是，我无法在这里整合一个。我有兴趣为一个类(class)使用三角形标记，为另一类(class)使用开始标记。此外，最好使用自定义图例，例如 1 表示多数类，0 表示少数类。感谢您的建议。谢谢!

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
from numpy.random import seed
seed(133)
X, y = make_blobs(n_samples=[1000, 10],centers=[[0.0, 0.0], [2.0, 2.0]],cluster_std= [1.5, 0.5],random_state=0, shuffle=False)
colormap = np.array(['tab:orange', 'tab:blue'])
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1],s=40, c=colormap[y], cmap=plt.cm.Paired, edgecolors='k')

Answer 1

使用seaborn

如果愿意用seaborn，sns.scatterplot有一个 style 参数来指定标记组:

style: vector or key in data

Grouping variable that will produce points with different markers. Can have a numeric dtype but will always be treated as categorical.

然后 markers 参数允许您为每个 style 级别指定标记:

sns.scatterplot(x=X[:,0], y=X[:,1], s=40, hue=y, style=y, markers=['*','^'])

使用纯matplotlib

然而与纯plt.scatter , marker 参数只接受一个值，所以你应该为每个类绘制一个单独的 scatter:

marker = ['*', '^']
for group in set(y):
    plt.scatter(
        X[y==group, 0], X[y==group, 1], # filter by group
        marker=marker[group],           # set marker per group
        label=group,                    # set legend label
        s=40, c=colormap[group], cmap=plt.cm.Paired, edgecolors='k',
    )
plt.legend()

这假设您的类是 0 和 1，就像您的示例一样。如果真正的类被标记为其他内容，您应该枚举循环以访问数字索引:

for index, group in enumerate(set(y)):
   ...