วิธีเพิ่มคำอธิบายแผนภูมิให้กับ scatterplot ใน matplotlib

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อเพิ่มคำอธิบายให้กับ Scatterplot ใน Matplotlib:

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. colors import ListedColormap

#define values, classes, and colors to map 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = [' A ', ' B ', ' C ']
colors = ListedColormap([' red ', ' blue ', ' purple '])

#create scatterplot
scatter = plt. scatter (x, y, c=values, cmap=colors)

#add legend
plt. legend ( * scatter.legend_elements ())

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: คำอธิบายแผนภูมิกระจายที่มีค่า

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีสร้าง Scatterplot โดยที่คำอธิบายแสดงค่า:

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. colors import ListedColormap

#define data
x = [3, 4, 4, 6, 8, 9]
y = [12, 14, 17, 16, 11, 13]

#define values, classes, and colors to map 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = [' A ', ' B ', ' C ']
colors = ListedColormap([' red ', ' blue ', ' purple '])

#create scatterplot
scatter = plt. scatter (x, y, c=values, cmap=colors)

#add legend with values
plt. legend ( * scatter.legend_elements ()) 

ตัวอย่างที่ 2: คำอธิบายแผนภูมิกระจายพร้อมคลาส

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างพล็อตกระจายที่คำอธิบายแสดงชื่อคลาส:

 import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. colors import ListedColormap

#define data
x = [3, 4, 4, 6, 8, 9]
y = [12, 14, 17, 16, 11, 13]

#define values, classes, and colors to map 
values = [0, 0, 1, 2, 2, 2]
classes = [' A ', ' B ', ' C ']
colors = ListedColormap([' red ', ' blue ', ' purple '])

#create scatterplot
scatter = plt. scatter (x, y, c=values, cmap=colors)

#add legend with class names
plt. legend (handles=scatter. legend_elements ()[ 0 ], labels=classes)

โปรดทราบว่าคำอธิบายนี้แสดงชื่อคลาสที่เราระบุ (A, B, C) ตรงข้ามกับค่า (0, 1, 2) ที่เราระบุ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีเพิ่มขนาดพล็อตใน Matplotlib
วิธีปรับตำแหน่งหัวเรื่องใน Matplotlib
วิธีการตั้งค่าช่วงแกนใน Matplotlib