来自 pandas 数据框的散点图中的 Matplotlib 图例
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【中文标题】来自 pandas 数据框的散点图中的 Matplotlib 图例【英文标题】:Matplotlib Legend on Scatterplot from pandas dataframe 【发布时间】:2020-01-19 19:17:25 【问题描述】:我正在尝试在下图中正确显示图例。它应该只是具有相应颜色的“绿色”、“蓝色”和“红色”。但它无处不在。
代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(
'category':['blue','green','red','blue','green','red','blue','green','red'],
'attempts':[8955,7881,6723,100,200,300,4567,876,54],
'success':[3000,7500,2000, 256,4567,4567,7665,543,43]
)
fig,ax = plt.subplots()
plt.scatter(df['attempts'],df['success'],c=df['category'],label=df['category'])
plt.legend(loc=2)
plt.savefig('scatter.png')
plt.show()
我怎样才能做到这一点? (这里有一个类似的:https://pythonspot.com/matplotlib-scatterplot/ 在第二部分“带有组的散点图”中,但这不是基于 pandas 数据框)。
【问题讨论】:
【参考方案1】:你可以使用seaborn的scatterplot
:
fig,ax = plt.subplots()
sns.scatterplot(data=df, hue='category', x='attempts', y='success')
plt.legend(loc=2)
plt.savefig('scatter.png')
plt.show()
输出:
或者纯matplotlib:
fig,ax = plt.subplots()
for k,d in df.groupby('category'):
ax.scatter(d['attempts'], d['success'], label=k)
plt.legend(loc=2)
plt.savefig('scatter.png')
plt.show()
输出:
【讨论】:
我从来不知道能像这样使用 groupby。有没有可以参考的网络链接或一些文档,我可以在哪里阅读?不仅在绘图的上下文中,而且在它可能有用的任何其他上下文中 这是来自pandas doc,groupby()
返回一个GroupBy
object,它有一个__iter__()
方法,它允许for ... in
。【参考方案2】:
如果你想在 matplotlib 中使用单个散点图,它看起来像这样:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
df = pd.DataFrame(
'category':['blue','green','red','blue','green','red','blue','green','red'],
'attempts':[8955,7881,6723,100,200,300,4567,876,54],
'success':[3000,7500,2000, 256,4567,4567,7665,543,43]
)
u, inv = np.unique(df.category.values, return_inverse=True)
cmap = ListedColormap(u)
fig,ax = plt.subplots()
scatter = plt.scatter(df['attempts'],df['success'],c=inv, cmap=cmap)
plt.legend(scatter.legend_elements()[0], u, loc=2)
plt.savefig('scatter.png')
plt.show()
【讨论】:
以上是关于来自 pandas 数据框的散点图中的 Matplotlib 图例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
来自 pandas 数据框的 2 列的 Seaborn 散点图