Matplotlib es una biblioteca de gráficos para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. Matplotlib se puede usar en scripts de Python, el shell de Python e IPython, servidores de aplicaciones web y varios kits de herramientas de interfaz gráfica de usuario como Tkinter, awxPython, etc.
Para crear un diagrama de dispersión con varios colores en matplotlib , podemos usar varios métodos:
Método n. ° 1 : usar el color del marcador de parámetro, es decir, c
Los valores posibles para el color del marcador son:
- Una string de formato de un solo color.
- Una array 2-D en la que las filas son RGB o RGBA.
Ejemplo:
Usando el parámetro c para representar el diagrama de dispersión con diferentes colores.
Python3
# import required module import matplotlib.pyplot as plt # first data point x = [1, 2, 3, 4] y = [4, 1, 3, 6] # depict first scatted plot plt.scatter(x, y, c='green') # second data point x = [5, 6, 7, 8] y = [1, 3, 5, 2] # depict second scatted plot plt.scatter(x, y, c='red') # depict illustration plt.show()
Producción:
Método #2 : Usar el mapa de colores
Las instancias de mapa de colores se utilizan para convertir valores de datos (flotantes) del intervalo [0, 1] al color RGBA.
Ejemplo 1:
Uso del mapa de colores para representar un diagrama de dispersión con colores RGB.
Python3
# import required modules import matplotlib.pyplot as plt import numpy # assign data points a = numpy.array([[9, 1, 2, 7, 5, 8, 3, 4, 6], [4, 2, 3, 7, 9, 1, 6, 5, 8]]) # assign categories categories = numpy.array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]) # use colormap colormap = numpy.array(['r', 'g', 'b']) # depict illustration plt.scatter(a[0], a[1], s=100, c=colormap[categories]) plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Aquí, asignamos manualmente el mapa de colores usando códigos de color.
Python3
# import required modules import matplotlib.pyplot as plt import numpy # assign data points a = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]]) # assign categories categories = numpy.array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1]) # assign colors using color codes color1 = (0.69411766529083252, 0.3490196168422699, 0.15686275064945221, 1.0) color2 = (0.65098041296005249, 0.80784314870834351, 0.89019608497619629, 1.0) # assign colormap colormap = numpy.array([color1, color2]) # depict illustration plt.scatter(a[0], a[1], s=500, c=colormap[categories]) plt.show()
Producción:
