条件分岐でプロットする色を変えたい

Question

DBSCANでクラスタリングを行っていたのですが、cluster==-1がノイズなのですが、このときだけプロットする色を変更したいのですが、
わかりません。教えていただけないでしょうか？
あと、以下のコードのようにlegend()をしてもラベルが出ないのはなぜなんでしょうか？

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, y = make_blobs(random_state=0, n_samples=12)


fig, axes = plt.subplots(3, 4, figsize=(5, 5), subplot_kw={
                         'xticks': (), 'yticks': ()})

min_samples = [2, 3, 5]
epses = [1.0, 1.5, 2.0, 3.0]

for i, min_sample in enumerate(min_samples):
    for j, eps in enumerate(epses):
        db = DBSCAN(min_samples=min_sample, eps=eps)
        clusters = db.fit_predict(X)
        axes[i, j].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clusters)
        axes[i, j].set_title('min_sample: {}, eps: {}'.format(min_sample, eps))
        axes[i, j].legend()

plt.show()

Answer 1

matplotlib.colors.from_levels_and_colors を使って level から color map を作成します。legend は scatter.legend_elements() を明示的に指定することで表示されるようになります。

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors
import numpy as np

X, y = make_blobs(random_state=0, n_samples=12)

fig, axes = plt.subplots(3, 4, figsize=(5, 5), subplot_kw={
                         'xticks': (), 'yticks': ()})

min_samples = [2, 3, 5]
epses = [1.0, 1.5, 2.0, 3.0]

levels = np.arange(y.min()-1, y.max()+2)
colors = ["red", "blue", "green", "yellow"]
cmap, norm = matplotlib.colors.from_levels_and_colors(levels, colors)

for i, min_sample in enumerate(min_samples):
    for j, eps in enumerate(epses):
        db = DBSCAN(min_samples=min_sample, eps=eps)
        clusters = db.fit_predict(X)
        sc = axes[i, j].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=clusters, cmap=cmap, norm=norm)
        axes[i, j].set_title('min_sample: {}, eps: {}'.format(min_sample, eps))
        axes[i, j].legend(*sc.legend_elements(), loc="upper right")

plt.show()