Q&A
ありがとうございました。おかげで無事想定通りの動作を確認できました。
matplotlib.pyplotの色をデータ内別の列の値を元に色を変更したい
python3のmatplotlibの色付けで困っています。
plt.scatterで図示した点に元データの別の列の値を基に色を変更したいのですが、どう指定すればいいのでしょうか。
下記のnumpy arrayの第三列の値を基に、１であれば赤、２であれば青のように散布図に色付けをしたいのです。
scatterの引数、xは最終列、yは第二列としています。
元データ
array([[ 1. , 4.2, 1. , 0.5], [ 2. , 11.5, 1. , 0.5], [ 3. , 7.3, 1. , 0.5], [ 4. , 5.8, 1. , 0.5], [ 5. , 6.4, 1. , 0.5], [ 6. , 10. , 1. , 0.5], [ 7. , 11.2, 1. , 0.5], [ 8. , 11.2, 1. , 0.5], [ 9. , 5.2, 1. , 0.5], [ 10. , 7. , 1. , 0.5], [ 11. , 16.5, 1. , 1. ], [ 12. , 16.5, 1. , 1. ], [ 13. , 15.2, 1. , 1. ], [ 14. , 17.3, 1. , 1. ], [ 15. , 22.5, 1. , 1. ], [ 16. , 17.3, 1. , 1. ], [ 17. , 13.6, 1. , 1. ], [ 18. , 14.5, 1. , 1. ], [ 19. , 18.8, 1. , 1. ], [ 20. , 15.5, 1. , 1. ], [ 21. , 23.6, 1. , 2. ], [ 22. , 18.5, 1. , 2. ], [ 23. , 33.9, 1. , 2. ], [ 24. , 25.5, 1. , 2. ], [ 25. , 26.4, 1. , 2. ], [ 26. , 32.5, 1. , 2. ], [ 27. , 26.7, 1. , 2. ], [ 28. , 21.5, 1. , 2. ], [ 29. , 23.3, 1. , 2. ], [ 30. , 29.5, 1. , 2. ], [ 31. , 15.2, 2. , 0.5], [ 32. , 21.5, 2. , 0.5], [ 33. , 17.6, 2. , 0.5], [ 34. , 9.7, 2. , 0.5], [ 35. , 14.5, 2. , 0.5], [ 36. , 10. , 2. , 0.5], [ 37. , 8.2, 2. , 0.5], [ 38. , 9.4, 2. , 0.5], [ 39. , 16.5, 2. , 0.5], [ 40. , 9.7, 2. , 0.5], [ 41. , 19.7, 2. , 1. ], [ 42. , 23.3, 2. , 1. ], [ 43. , 23.6, 2. , 1. ], [ 44. , 26.4, 2. , 1. ], [ 45. , 20. , 2. , 1. ], [ 46. , 25.2, 2. , 1. ], [ 47. , 25.8, 2. , 1. ], [ 48. , 21.2, 2. , 1. ], [ 49. , 14.5, 2. , 1. ], [ 50. , 27.3, 2. , 1. ], [ 51. , 25.5, 2. , 2. ], [ 52. , 26.4, 2. , 2. ], [ 53. , 22.4, 2. , 2. ], [ 54. , 24.5, 2. , 2. ], [ 55. , 24.8, 2. , 2. ], [ 56. , 30.9, 2. , 2. ], [ 57. , 26.4, 2. , 2. ], [ 58. , 27.3, 2. , 2. ], [ 59. , 29.4, 2. , 2. ], [ 60. , 23. , 2. , 2. ]])
回答2件
0
ListedColormap により
Python
1from matplotlib.colors import ListedColormap 2colors = ['red','blue'] 3my_cmap = ListedColormap(colors)
のように独自のカラーマップを生成することで簡単に実装できます。
Python
1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3from matplotlib.colors import ListedColormap 4 5data =np.array( 6 [[ 1. , 4.2, 1. , 0.5], 7 [ 2. , 11.5, 1. , 0.5], 8 [ 3. , 7.3, 1. , 0.5], 9 [ 4. , 5.8, 1. , 0.5], 10 [ 5. , 6.4, 1. , 0.5], 11 [ 6. , 10. , 1. , 0.5], 12 [ 7. , 11.2, 1. , 0.5], 13 [ 8. , 11.2, 1. , 0.5], 14 [ 9. , 5.2, 1. , 0.5], 15 [ 10. , 7. , 1. , 0.5], 16 [ 11. , 16.5, 1. , 1. ], 17 [ 12. , 16.5, 1. , 1. ], 18 [ 13. , 15.2, 1. , 1. ], 19 [ 14. , 17.3, 1. , 1. ], 20 [ 15. , 22.5, 1. , 1. ], 21 [ 16. , 17.3, 1. , 1. ], 22 [ 17. , 13.6, 1. , 1. ], 23 [ 18. , 14.5, 1. , 1. ], 24 [ 19. , 18.8, 1. , 1. ], 25 [ 20. , 15.5, 1. , 1. ], 26 [ 21. , 23.6, 1. , 2. ], 27 [ 22. , 18.5, 1. , 2. ], 28 [ 23. , 33.9, 1. , 2. ], 29 [ 24. , 25.5, 1. , 2. ], 30 [ 25. , 26.4, 1. , 2. ], 31 [ 26. , 32.5, 1. , 2. ], 32 [ 27. , 26.7, 1. , 2. ], 33 [ 28. , 21.5, 1. , 2. ], 34 [ 29. , 23.3, 1. , 2. ], 35 [ 30. , 29.5, 1. , 2. ], 36 [ 31. , 15.2, 2. , 0.5], 37 [ 32. , 21.5, 2. , 0.5], 38 [ 33. , 17.6, 2. , 0.5], 39 [ 34. , 9.7, 2. , 0.5], 40 [ 35. , 14.5, 2. , 0.5], 41 [ 36. , 10. , 2. , 0.5], 42 [ 37. , 8.2, 2. , 0.5], 43 [ 38. , 9.4, 2. , 0.5], 44 [ 39. , 16.5, 2. , 0.5], 45 [ 40. , 9.7, 2. , 0.5], 46 [ 41. , 19.7, 2. , 1. ], 47 [ 42. , 23.3, 2. , 1. ], 48 [ 43. , 23.6, 2. , 1. ], 49 [ 44. , 26.4, 2. , 1. ], 50 [ 45. , 20. , 2. , 1. ], 51 [ 46. , 25.2, 2. , 1. ], 52 [ 47. , 25.8, 2. , 1. ], 53 [ 48. , 21.2, 2. , 1. ], 54 [ 49. , 14.5, 2. , 1. ], 55 [ 50. , 27.3, 2. , 1. ], 56 [ 51. , 25.5, 2. , 2. ], 57 [ 52. , 26.4, 2. , 2. ], 58 [ 53. , 22.4, 2. , 2. ], 59 [ 54. , 24.5, 2. , 2. ], 60 [ 55. , 24.8, 2. , 2. ], 61 [ 56. , 30.9, 2. , 2. ], 62 [ 57. , 26.4, 2. , 2. ], 63 [ 58. , 27.3, 2. , 2. ], 64 [ 59. , 29.4, 2. , 2. ], 65 [ 60. , 23. , 2. , 2. ]]) 66 67my_cmap = ListedColormap(['red','blue']) 68plt.scatter(x=data[:,3], y=data[:,1], c=data[:,2], cmap=my_cmap) 69plt.show()
投稿2018/06/11 09:09
総合スコア15898
0
ベストアンサー
こんな感じでどうですか。
python
1import numpy as np 2import matplotlib.pyplot as plt 3 4a = np.array([[ 1. , 4.2, 1. , 0.5], 5 [ 2. , 11.5, 1. , 0.5], 6 [ 3. , 7.3, 1. , 0.5], 7 [ 4. , 5.8, 1. , 0.5], 8 [ 5. , 6.4, 1. , 0.5], 9 [ 6. , 10. , 1. , 0.5], 10 [ 7. , 11.2, 1. , 0.5], 11 [ 8. , 11.2, 1. , 0.5], 12 [ 9. , 5.2, 1. , 0.5], 13 [ 10. , 7. , 1. , 0.5], 14 [ 11. , 16.5, 1. , 1. ], 15 [ 12. , 16.5, 1. , 1. ], 16 [ 13. , 15.2, 1. , 1. ], 17 [ 14. , 17.3, 1. , 1. ], 18 [ 15. , 22.5, 1. , 1. ], 19 [ 16. , 17.3, 1. , 1. ], 20 [ 17. , 13.6, 1. , 1. ], 21 [ 18. , 14.5, 1. , 1. ], 22 [ 19. , 18.8, 1. , 1. ], 23 [ 20. , 15.5, 1. , 1. ], 24 [ 21. , 23.6, 1. , 2. ], 25 [ 22. , 18.5, 1. , 2. ], 26 [ 23. , 33.9, 1. , 2. ], 27 [ 24. , 25.5, 1. , 2. ], 28 [ 25. , 26.4, 1. , 2. ], 29 [ 26. , 32.5, 1. , 2. ], 30 [ 27. , 26.7, 1. , 2. ], 31 [ 28. , 21.5, 1. , 2. ], 32 [ 29. , 23.3, 1. , 2. ], 33 [ 30. , 29.5, 1. , 2. ], 34 [ 31. , 15.2, 2. , 0.5], 35 [ 32. , 21.5, 2. , 0.5], 36 [ 33. , 17.6, 2. , 0.5], 37 [ 34. , 9.7, 2. , 0.5], 38 [ 35. , 14.5, 2. , 0.5], 39 [ 36. , 10. , 2. , 0.5], 40 [ 37. , 8.2, 2. , 0.5], 41 [ 38. , 9.4, 2. , 0.5], 42 [ 39. , 16.5, 2. , 0.5], 43 [ 40. , 9.7, 2. , 0.5], 44 [ 41. , 19.7, 2. , 1. ], 45 [ 42. , 23.3, 2. , 1. ], 46 [ 43. , 23.6, 2. , 1. ], 47 [ 44. , 26.4, 2. , 1. ], 48 [ 45. , 20. , 2. , 1. ], 49 [ 46. , 25.2, 2. , 1. ], 50 [ 47. , 25.8, 2. , 1. ], 51 [ 48. , 21.2, 2. , 1. ], 52 [ 49. , 14.5, 2. , 1. ], 53 [ 50. , 27.3, 2. , 1. ], 54 [ 51. , 25.5, 2. , 2. ], 55 [ 52. , 26.4, 2. , 2. ], 56 [ 53. , 22.4, 2. , 2. ], 57 [ 54. , 24.5, 2. , 2. ], 58 [ 55. , 24.8, 2. , 2. ], 59 [ 56. , 30.9, 2. , 2. ], 60 [ 57. , 26.4, 2. , 2. ], 61 [ 58. , 27.3, 2. , 2. ], 62 [ 59. , 29.4, 2. , 2. ], 63 [ 60. , 23. , 2. , 2. ]]) 64 65plt.figure() 66for ci in [1,2]: 67 data = a[a[:,2] == ci] 68 plt.scatter(data[:,3], data[:,1], c="rb"[ci-1], label="data{}".format(ci)) 69plt.legend() 70plt.show() 71
色はcオプションで指定できます。実は2回scatterを呼ばないで、データ数分の色情報を入れたリストを入れてもできるんですが、2回呼んだ方が簡単に汎用性の高い描画ができるので（labelが貼れたりマーカー設定できたり）、そうするのが一般的です。
参考：
matplotlib で散布図 (Scatter plot) を描く – Python でデータサイエンス
matplotlib で指定可能な色の名前と一覧 – Python でデータサイエンス
投稿2018/06/11 08:55
編集2018/06/11 08:57
総合スコア30933
あなたの回答
tips
プレビュー
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2018/06/11 12:30