Réglage de la couleur différente pour chaque série dans le nuage de points sur matplotlib

Je ne sais pas ce que vous entendez par "manuellement". Vous pouvez choisir un colourmap et de faire une couleur tableau assez facilement:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

x = np.arange(10)
ys = [i+x+(i*x)**2 for i in range(10)]

colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys)))
for y, c in zip(ys, colors):
    plt.scatter(x, y, color=c)

Ou vous pouvez faire votre propre couleur cycleur à l'aide de itertools.cycle et en spécifiant les couleurs que vous souhaitez passer en boucle, à l'aide de next d'obtenir celui que vous voulez. Par exemple, avec 3 couleurs:

import itertools

colors = itertools.cycle(["r", "b", "g"])
for y in ys:
    plt.scatter(x, y, color=next(colors))

Venez pour penser à elle, peut-être que c'est plus propre de ne pas utiliser zip avec le premier trop:

colors = iter(cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys))))
for y in ys:
    plt.scatter(x, y, color=next(colors))

Une solution facile

Si vous avez un seul type de collections (par exemple, l'éparpillement sans les barres d'erreur), vous pouvez également changer les couleurs après que vous avez tracées, parfois, cela est plus facile à effectuer.

import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint
import numpy as np

#Let's generate some random X, Y data X = [ [frst group],[second group] ...]
X = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
Y = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
labels = range(1,len(X)+1)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for x,y,lab in zip(X,Y,labels):
        ax.scatter(x,y,label=lab)

Le seul morceau de code que vous avez besoin de:

#Now this is actually the code that you need, an easy fix your colors just cut and paste not you need ax.
colormap = plt.cm.gist_ncar #nipy_spectral, Set1,Paired  
colorst = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 0.9,len(ax.collections))]       
for t,j1 in enumerate(ax.collections):
    j1.set_color(colorst[t])


ax.legend(fontsize='small')

La sortie vous donne differnent couleurs, même si vous avez beaucoup de différents nuages de points dans la même intrigue secondaire.

Cette question est un peu délicate, avant Jan 2013 et matplotlib 1.3.1 (Août 2013), qui est la plus ancienne version stable vous pouvez trouver sur matpplotlib site web. Mais après qu'il est tout à fait banale.

Parce que la version actuelle de matplotlib.pylab.scatter soutien attribution: gamme de couleurs au nom chaîne de caractères, un tableau de nombre à virgule avec la couleur de la carte, un tableau de RVB ou RVBA.

cette réponse, c'est de consacrer à l' @Oxinabox infinie passion pour la correction de la version 2013 de moi-même en 2015.

vous avez deux options d'utilisation de nuages de points de commande avec plusieurs couleurs en un seul appel.

1. comme pylab.scatter d'aide au commandement de l'utilisation RGBA tableau à faire quelle que soit la couleur que vous voulez;

2. retour au début de 2013, il n'y a aucun moyen de le faire, depuis la commande uniquement en charge une seule couleur pour l'ensemble de l'éparpillement point de collecte. Quand je faisais mes 10000 de projet en ligne je l'ai trouver une solution pour le contourner. il est donc très collante, mais je peux le faire dans n'importe quelle forme, la couleur, la taille et la transparence. cette astuce pourrait également s'appliquer à dessiner la trajectoire de la collection, la ligne de la collection....

le code est également inspiré par le code source de pyplot.scatter, j'ai juste dupliqué ce scatter n'sans déclencher à dessiner.

la commande pyplot.scatter retour d'un PatchCollection Objet, dans le fichier "matplotlib/collections.py" une variable privée _facecolors dans Collection classe et une méthode set_facecolors.

donc à chaque fois que vous avez un éparpillement des points de tirage, vous pouvez faire ceci:

# rgbaArr is a N*4 array of float numbers you know what I mean
# X is a N*2 array of coordinates
# axx is the axes object that current draw, you get it from
# axx = fig.gca()

# also import these, to recreate the within env of scatter command 
import matplotlib.markers as mmarkers
import matplotlib.transforms as mtransforms
from matplotlib.collections import PatchCollection
import matplotlib.markers as mmarkers
import matplotlib.patches as mpatches


# define this function
# m is a string of scatter marker, it could be 'o', 's' etc..
# s is the size of the point, use 1.0
# dpi, get it from axx.figure.dpi
def addPatch_point(m, s, dpi):
    marker_obj = mmarkers.MarkerStyle(m)
    path = marker_obj.get_path()
    trans = mtransforms.Affine2D().scale(np.sqrt(s*5)*dpi/72.0)
    ptch = mpatches.PathPatch(path, fill = True, transform = trans)
    return ptch

patches = []
# markerArr is an array of maker string, ['o', 's'. 'o'...]
# sizeArr is an array of size float, [1.0, 1.0. 0.5...]

for m, s in zip(markerArr, sizeArr):
    patches.append(addPatch_point(m, s, axx.figure.dpi))

pclt = PatchCollection(
                patches,
                offsets = zip(X[:,0], X[:,1]),
                transOffset = axx.transData)

pclt.set_transform(mtransforms.IdentityTransform())
pclt.set_edgecolors('none') # it's up to you
pclt._facecolors = rgbaArr

# in the end, when you decide to draw
axx.add_collection(pclt)
# and call axx's parent to draw_idle()