pandas 在根据散布矩阵更改子图的标签颜色时遇到麻烦

ykejflvf  于 2022-12-02  发布在  其他
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from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array

iris = datasets.load_iris()

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
colors = array(50*['r']+50*['g']+50*['b'])
_ = pd.plotting.scatter_matrix(df, c=colors, figsize=[8,8], s=100, alpha=0.8)
plt.figure()

plt.imshow(X = [np.unique(iris.target)])
_ = plt.xticks(ticks=np.unique(iris.target),labels=iris.target_names)

我尝试将cmap参数添加到plt.imshow(),但如果X是RGB(A),则忽略此参数。这是文档Hyperlink中所写的。我尝试将X = colors改为,但它不起作用。

fjaof16o

fjaof16o1#

我们可以导入颜色:

import matplotlib.colors as colors

然后在imshow中使用我们的三种颜色的离散集:

plt.imshow(X = [np.unique(iris.target)], cmap = colors.ListedColormap(["r", "g", "b"]) )

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