循环浏览 2 个列表

Question

我想根据其中一个列表是否完成一个循环来循环浏览 2 个不同的列表。具体来说，我想更改绘图中数据点的符号和颜色。

这是我目前正在做的：

import pandas as pd
import itertools
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline
markers = itertools.cycle(['.', '1', '+', 'x'])
colors = itertools.cycle(['r', 'g'])

classes = ["class 1"] * 5 + ["class 2"] * 5 + ["class 3"] * 7
vals = [1,1.2,1.3,1.4,1.5] + [2,2.2,2.3,2.4,2.5] + [3,3.1,3.2,3.3,3.4,3.5,3.6]
vals2 = [x**2 for x in vals]
p_df = pd.DataFrame({"class": classes, "vals": vals, "vals2": vals2})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
for label, df in p_df.groupby('class'):
    df.plot.scatter(x='vals', y='vals2', ax=ax, label=label, color=next(colors), marker=next(markers))
plt.legend()

但这不是我想要的，因为我在遍历标记的同时还遍历颜色。我想先完成颜色的迭代，然后移动到下一个标记。所以顺序是这样的

第一个情节，“。”标记，'r' 颜色

第二个情节，'.'标记，'g' 颜色

第三个绘图，'1' 标记，'r' 颜色

第 4 个图，'1' 标记，'g' 颜色

...等等

我想到的一种方法是跟踪已经完成的绘图数量，然后在标记上调用 next。但这似乎不是一个用更多 for 循环进行绘图的更复杂绘图的好方法。

有什么建议吗？

Answer 1

这是一个常见的问题，所以matplotlib 现在包括cycler，用于编写这种东西。然后你可以像这样替换你的itertools.cycles

import pandas as pd
from cycler import cycler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

markers = cycler(marker='.1+x')
colors = cycler(color='rg')

style = iter(markers * colors)

classes = ["class 1"] * 5 + ["class 2"] * 5 + ["class 3"] * 7
vals = [1,1.2,1.3,1.4,1.5] + [2,2.2,2.3,2.4,2.5] + [3,3.1,3.2,3.3,3.4,3.5,3.6]
vals2 = [x**2 for x in vals]
p_df = pd.DataFrame({"class": classes, "vals": vals, "vals2": vals2})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
for label, df in p_df.groupby('class'):
    df.plot.scatter(x='vals', y='vals2', ax=ax, label=label, **next(style))
plt.legend()

要查看循环是如何组成的，您可以这样做

for i in (markers * colors):
    print(i)

打印出来的

{'marker': '.', 'color': 'r'}
{'marker': '.', 'color': 'g'}
{'marker': '1', 'color': 'r'}
{'marker': '1', 'color': 'g'}
{'marker': '+', 'color': 'r'}
{'marker': '+', 'color': 'g'}
{'marker': 'x', 'color': 'r'}
{'marker': 'x', 'color': 'g'}

Answer 2

使用itertools.product():

# Replace the itertools.cycle(...) lines with:
linetype = itertools.product('.1+x', 'rg')

...

for label, df in p_df.groupby('class'):
    (marker, color) = next(linetype)
    df.plot.scatter(x='vals', y='vals2', ax=ax, label=label, color=color, marker=marker)

正如评论中所指出的（抱歉，由于已被删除，无法归因），如果您需要重复使用组合，您可以随时将其包装在itertools.cycle()：

linetype = itertools.cycle(itertools.product('.1+x', 'rg'))

Answer 3

Matplotlib 的 cycler 允许自动循环遍历属性。但这仅适用于plot（不适用于scatter）。但是，无论如何，使用plot 可以更有效地生成单个彩色散点图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


markers = plt.cycler(marker=['.', '1', '+', 'x'])
colors = plt.cycler(color=['r', 'g'])

classes = ["class 1"] * 5 + ["class 2"] * 5 + ["class 3"] * 7
vals = [1,1.2,1.3,1.4,1.5] + [2,2.2,2.3,2.4,2.5] + [3,3.1,3.2,3.3,3.4,3.5,3.6]
vals2 = [x**2 for x in vals]
p_df = pd.DataFrame({"class": classes, "vals": vals, "vals2": vals2})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
ax.set_prop_cycle(markers*colors)
for label, df in p_df.groupby('class'):
    ax.plot("vals", "vals2", linestyle="", data=df)
plt.legend()
plt.show()