带有自定义刻度的散点图答案

【问题标题】：Scatter plot with custom ticks带有自定义刻度的散点图
【发布时间】：2016-08-30 17:16:14
【问题描述】：

我想在 y 轴上绘制波长（浮点数）的散点图，在 x 轴上绘制光谱类别（字符/字符串列表）的散点图，labels = ['B','A','F', 'G'，'K'，'M']。数据保存在 pandas 数据框 df 中。

df['Spec Type Index']
0      NaN
1        A
2        G
.        .
.        .
167      K
168    Nan
169      G

那么，

df['Disk Major Axis &quot;']
0        4.30
1        4.50
2       22.00
.         .
.         .
167      1.32
168      0.28
169     25.00

因此，我认为这应该简单地完成

plt.scatter(df['Spec Type Index'], df['Disk Major Axis &quot;'])

但我得到了这个烦人的错误

无法将字符串转换为浮点数：'G'

修复此问题后，我想按如下方式制作自定义 xticks。但是，我该怎么做

labels = ['B','A','F','G','K','M']
ticks = np.arange(len(labels))
plt.xticks(ticks, labels)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

首先，我认为您必须将这些字符串映射到整数，然后 matplotlib 才能决定将这些点放在哪里。

labels = ['B','A','F','G','K','M']
mapping = {'B': 0,'A': 1,'F': 2,'G': 3,'K': 4,'M': 5}
df = df.replace({'Spec Type Index': mapping})

然后绘制散点图，

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['Spec Type Index'], df['Disk Major Axis &quot;'])

最后，

ax.set_xticklabels(labels)

【讨论】：