Matplotlib散点图图例不受点颜色影响。

Question

我想要在我的散点图中制作一个图例，这个图例不依赖于点的颜色。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一些虚拟数据
fake_data = np.array([[1,1],[1,2],[1,3],[2,1],[2,2],[2,3],[3,1],[3,2],[3,3]])
fake_df = pd.DataFrame(fake_data, columns=['X', 'Y'])
groups = np.array(['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'])
fake_df['Group'] = groups
names = np.array(['bla', 'blu', 'ble', 'blam', 'blom', 'bluh', 'bom', 'bam', 'bem'])
fake_df['names'] = names

# 为每个组分配颜色代码
group_codes = {k:idx for idx, k in enumerate(fake_df.Group.unique())}
fake_df['colors'] = fake_df['Group'].apply(lambda x: group_codes[x])

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
scatter = ax.scatter(fake_data[:,0], fake_data[:,1], c=fake_df['colors'])

# 在每个点旁边标注序号（这并不是我最终想要的效果）
for num, name in enumerate(fake_df.index):
    plt.text(fake_data[num,0], fake_data[num, 1], num)

# 目前生成图例的方式并不能达到我的需求
handles = scatter.legend_elements(num=[0,1,2,3])[0]
ax.legend(title='Group
Codes', handles=handles, labels=group_codes.keys(), bbox_to_anchor=(1, 0.5), loc="upper left")

plt.show()

我的目标是保留这些颜色，因为它们代表了聚类分析的结果，但是我想让图例看起来像这样：

1 - 'bla'
2 - 'blu'
3 - 'ble' 等等。

当前的图表如下所示（这里假设有一个图表展示，但实际上无法直接展示图像，请参考实际运行结果）。而我的数据框结构如下：

   X  Y Group names  colors
0  1  1     A   bla       0
1  1  2     A   blu       0
2  1  3     A   ble       0
3  2  1     B  blam       1
4  2  2     B  blom       1
5  2  3     B  bluh       1
6  3  1     C   bom       2
7  3  2     C   bam       2
8  3  3     C   bem       2

目前我只是简单地对点进行了编号，但我的真正意图是将这些数字与对应的名字关联起来，并在图例中显示出来。

Fenton · Answer

如果我理解得正确，您需要一个图例，其中的项目像是 1 - 'bla', 2 - 'blu', 3 - 'ble' 这样的格式，即把数字与相应的名字关联起来，对吗？

以下是调整过的代码段，旨在实现您的需求：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 定义虚拟数据
fake_data = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 1], [2, 2], [2, 3], [3, 1], [3, 2], [3, 3]])
fake_df = pd.DataFrame(fake_data, columns=['X', 'Y'])
groups = np.array(['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'])
fake_df['Group'] = groups
names = np.array(['bla', 'blu', 'ble', 'blam', 'blom', 'bluh', 'bom', 'bam', 'bem'])
fake_df['names'] = names

# 分配颜色代码给每个组
group_codes = {k: idx for idx, k in enumerate(fake_df.Group.unique())}
fake_df['colors'] = fake_df['Group'].apply(lambda x: group_codes[x])

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
scatter = ax.scatter(fake_data[:, 0], fake_data[:, 1], c=fake_df['colors'])

# 在每个点旁边标上对应的数字（按名字顺序）
for num, name in enumerate(names):
    plt.text(fake_data[num, 0], fake_data[num, 1], num)

# 创建图例条目，格式为 数字 - 名字
handles = scatter.legend_elements(num=[0, 1, 2, 3])[0]
labels = [f"{num+1} - '{name}'" for num, name in enumerate(names)] # 注意这里调整了num的起始值以便与题目要求匹配

# 添加图例
ax.legend(title='图例', handles=handles, labels=labels, bbox_to_anchor=(1, 0.5), loc="upper left")

plt.show()

这段代码会生成一个散点图，图例中的每个项都会显示为“数字 - 名字”的格式，比如 1 - 'bla'，以此类推。请注意，我在标签列表中做了调整，使数字从1开始计数，以符合您最初的描述。

gman · Answer

通过使用 scatter.legend_elements(num=fake_df['colors'].tolist())，您可以为数据框中的每一行获取具有相应颜色的图例柄。通过遍历名称，您可以创建一个新列表，其中的字符串结合了数字和名称。

下面是修改后的代码示例，它实现了根据您的描述自动生成图例的功能，其中包含了颜色、数字和名称的组合：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 定义虚拟数据
fake_data = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 1], [2, 2], [2, 3], [3, 1], [3, 2], [3, 3]])
fake_df = pd.DataFrame(fake_data, columns=['X', 'Y'])
groups = np.array(['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'])
fake_df['Group'] = groups
names = np.array(['bla', 'blu', 'ble', 'blam', 'blom', 'bluh', 'bom', 'bam', 'bem'])
fake_df['names'] = names

# 分配颜色代码给每个组
group_codes = {k: idx for idx, k in enumerate(fake_df.Group.unique())}
fake_df['colors'] = fake_df['Group'].apply(lambda x: group_codes[x])

# 绘制散点图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
scatter = ax.scatter(fake_df['X'], fake_df['Y'], c=fake_df['colors'])

# 在每个点旁边添加对应的递增编号
for num, (x, y) in enumerate(zip(fake_df['X'], fake_df['Y'])):
    ax.text(x, y, f'{num + 1}')

# 生成图例元素，确保颜色与数据框中的颜色对应
handles = scatter.legend_elements(num=fake_df['colors'].tolist())[0]

# 创建结合了数字和名称的标签列表
labels = [f'{num + 1}: {name}' for num, name in enumerate(fake_df['names'])]

# 添加图例
ax.legend(title='分组
代码', handles=handles, labels=labels,
          bbox_to_anchor=(1.01, 1.01), loc='upper left')  # 调整位置避免遮挡

# 紧凑布局
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()