关于python：Matplotlib颜色根据类标签

Matplotlib color according to class labels

我有两个向量，一个具有值，一个具有类标签，例如1,2,3等。

我想将属于红色的1类，属于蓝色的2类，绿色的3类的所有点绘制成图。我该怎么做？

可以接受的答案可以找到答案，但是如果您想指定应该将哪种类别标签分配给特定的颜色或标签，则可以执行以下操作。我使用色标进行了一些标签体操训练，但制作情节本身却减少了线条。这对于绘制sklearn进行分类的结果非常有用。每个标签都匹配一个(x，y)坐标。

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

x = [4,8,12,16,1,4,9,16]
y = [1,4,9,16,4,8,12,3]
label = [0,1,2,3,0,1,2,3]
colors = ['red','green','blue','purple']

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
plt.scatter(x, y, c=label, cmap=matplotlib.colors.ListedColormap(colors))

cb = plt.colorbar()
loc = np.arange(0,max(label),max(label)/float(len(colors)))
cb.set_ticks(loc)
cb.set_ticklabels(colors)

Scatter plot color labels

使用此答案的稍作修改的版本，可以将上述内容概括为N种颜色，如下所示：

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

N = 23 # Number of labels

# setup the plot
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(6,6))
# define the data
x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)
tag = np.random.randint(0,N,1000) # Tag each point with a corresponding label

# define the colormap
cmap = plt.cm.jet
# extract all colors from the .jet map
cmaplist = [cmap(i) for i in range(cmap.N)]
# create the new map
cmap = cmap.from_list('Custom cmap', cmaplist, cmap.N)

# define the bins and normalize
bounds = np.linspace(0,N,N+1)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# make the scatter
scat = ax.scatter(x,y,c=tag,s=np.random.randint(100,500,N),cmap=cmap, norm=norm)
# create the colorbar
cb = plt.colorbar(scat, spacing='proportional',ticks=bounds)
cb.set_label('Custom cbar')
ax.set_title('Discrete color mappings')
plt.show()

这使：

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