Pandas Matplotlib:如何更改散点图中图例的形状和大小?
Posted
技术标签:
【中文标题】Pandas Matplotlib:如何更改散点图中图例的形状和大小?【英文标题】:Pandas Matplotlib: How to change shape and size of the legend in scatter plot? 【发布时间】:2015-07-12 21:35:45 【问题描述】:我有一个散点图:
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200)
ax.scatter(df1['id'],df1['resellers'],c='red',s=df1['ips']/80,label='AS Size = IPs seen in dnsdb')
ax.set_xticks([1,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20])
ax.set_xlim(-1,22)
ax.legend(
scatterpoints=1,
loc='best',
ncol=1,
fontsize=12)
我想知道如何将图例中气泡的形状和大小更改为矩形和更小的大小。有人可以帮忙吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:您可以使用markerscale
关键字更改图例中符号的大小。例如,
ax.legend(
scatterpoints=1,
loc='best',
ncol=1,
markerscale=0.5,
fontsize=12)
将符号大小减小 2 倍。
【讨论】:
感谢您的帮助。如果我使用热图,我是否也可以更改符号的颜色?符号的颜色是默认值。 我不知道改变符号颜色的方法(我也不完全明白你为什么要这样做;如果图例中的颜色与图例中的颜色不同情节,有点违背传奇的目的) 一个人可以添加3或4张不同大小的光盘来突出强度吗?以上是关于Pandas Matplotlib:如何更改散点图中图例的形状和大小?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
从 Python 的 pandas 中的数据帧制作 matplotlib 散点图
数据可视化实例: 带线性回归最佳拟合线的散点图(matplotlib,pandas)
数据可视化实例: 带线性回归最佳拟合线的散点图(matplotlib,pandas)
带有分类标记的行/列的散点图 Pandas DataFrame
python使用matplotlib可视化散点图(scatter plot)根据matplotlib中数据点的值更改数据点的颜色数值更大的点颜色更深