matplotlib绘制散点图，关于散点颜色的问题

默不言

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = list(np.arange(1, 501))
y = list(np.random.randint(1, 999999, 500))
list1 = []
for i in x:
    list1.append(i * 2)
# print(x)
# colors =
plt.scatter(x, y, s=list1,c=x,alpha=0.8)

plt.show()

最后显示不同的颜色效果，color参数是一维数组，怎么对应颜色。
我查到的是颜色映射，但是没理解。下面的图是我查到的信息





matplotlib颜色对应的表达方式我都看了，如果是RGB或者RGBA那也应该是多维数组才可以实现。
我没有理解颜色获取的逻辑，望大佬解惑{:1_932:} {:1_932:} {:1_932:}

hujachin

c 列表可以每个散点传 一个0-1 rgb值 [(r,g,b), (r,g,b), (r,g,b), (r,g,b), .........]

华海

第一点，plt.scatter() 这个函数中，有一个 cmap 的参数，该参数的意义是选择颜色图谱，默认情况下，选择的是 viridis 这个颜色谱（猜），

我们手动设定 cmap=‘viridis' ,再次执行代码，发现与之前的结果是一样的（猜测正确）。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = list(range(1, 7))
plt.scatter(x, x, s=10*np.array(x)**2, c=x, cmap='viridis')
plt.show()

输出结果如下：

然后更改 cmap=’tab10'，再次运行，结果如下：

对照图一中的颜色谱即可。

这里还有一点，就是c=[1,2,3,4,5,6] 到底对应于哪一个颜色。根据plt.scateer函数中的描述以及 [color=rgba(var(--pst-color-h1),1)]matplotlib.colors.Colormap 的函数介绍，可以看出是有一个对应关系，具体如何计算俺没找到。

            

最后附上两个函数描述的原地址：

https://www.matplotlib.org.cn/gallery/color/colormap_reference.html

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html

10086abc

膜拜大佬

默不言

华海 发表于 2021-11-30 22:06
第一点，plt.scatter() 这个函数中，有一个 cmap 的参数，该参数的意义是选择颜色图谱，默认情况下，选择的 ...

谢谢，解决了我的一些疑惑

隐与匿

So great.

默不言

hujachin 发表于 2021-11-30 21:15
c 列表可以每个散点传 一个0-1 rgb值 [(r,g,b), (r,g,b), (r,g,b), (r,g,b), .........]

传递的rgb值是一个元组，但是我的代码里面是一个列表，一位数组，楼下有解惑，但是最关键的问题还是没解决

制冷设备

默不言 发表于 2021-12-1 08:27
传递的rgb值是一个元组，但是我的代码里面是一个列表，一位数组，楼下有解惑，但是最关键的问题还是没解 ...

推测色谱就是把所有颜色值（r,g,b）排序成为元组，每个颜色值的序号唯一，不同色谱就是不同的排列
取色的时候，你赋值的一维数组s其实不一定需要升序排列，取最大最小值然后计算得出范围，这个范围映射到这个色谱的长度，其实就是元组中元素的总个数，最小值对应第1个序号，最大值对应最后1个序号
中间值根据在s中的比例，对应取元组中的序号比例值，最后都是按整数化序号去取对应色谱元组中的颜色值，完成颜色引用