散点图按颜色分隔集群 python答案

【问题标题】：Scatter plot segregate clusters by color plotly python散点图按颜色分隔集群 python
【发布时间】：2017-08-16 15:29:54
【问题描述】：

我正在使用 plotly（当我悬停时能够获取点信息）来可视化我的聚类散点图。我无法为使用 KMeans 生成的集群分配不同的颜色。在 matplotlib.pyplot（作为 plt）中绘制它时，我使用以下代码：

plt.scatter(restult[:,0], result[:,1], c=cluster_labels

cluster_labels 是：

n_clusters = 3
km = KMeans(n_clusters).fit(result)
labels = km.labels_

它工作得很好，但我需要胡佛信息。

这就是我到目前为止的情节：

trace = go.Scatter(
    x = result[:,0],
    y = result[:,1],
    mode = 'markers',
    text = index, # I want to see the index of each point
)
data = [trace]

# Plot and embed in ipython notebook!
py.iplot(data, filename='basic-scatter')

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python-2.7 cluster-computing plotly scatter-plot

【解决方案1】：

只是为了扩展 Maxmimilian 的方法 - 如果您使用的是 sklearn 版本 >=0.17，那么您需要重新调整您的数组，因为在 0.17 中不推荐使用传递一维数组。

这是一个重塑的例子：

x = df[df.columns[1]]
x = x.values.reshape(-1,1)
y = df[df.columns[2]]
y = y.values.reshape(-1,1)

kmeans = cluster.KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0).fit(x, y)


trace1 = go.Scatter(
x = df[df.columns[1]],
y = df[df.columns[2]],
mode = 'markers',
marker=dict(color=kmeans.labels_,
            size = 7.5,
            line = dict(width=2)
           ),
text =  df.index,
name='Actual'
)

【讨论】：

那段代码什么也没做，它没有任何情节
这只是伪代码。用您自己的数据替换 x 和 y 并从上面的答案中导入库...

【解决方案2】：

让我们使用 iris 数据集
kmeans 中的标签用作颜色 (marker=dict(color=kmeans.labels_))，就像在 matplotlib 中一样

from sklearn import datasets
from sklearn import cluster
import plotly
plotly.offline.init_notebook_mode()

iris = datasets.load_iris()
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3, 
                        random_state=42).fit(iris.data[:,0:2])
data = [plotly.graph_objs.Scatter(x=iris.data[:,0], 
                                  y=iris.data[:,1], 
                                  mode='markers',     
                                  marker=dict(color=kmeans.labels_)
                                  )
       ]
plotly.offline.iplot(data)

【讨论】：