Pandas/Pyplot 中的散点图：如何使用不同的标记按类别绘制

Question

基于之前的问题：Scatter plots in Pandas/Pyplot: How to plot by category。

下面的代码是该帖子的解决方案，并将每个组绘制为不同的颜色。如何将每个组绘制为不同的标记？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

groups = df.groupby('label')

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05) # Optional, just adds 5% padding to the autoscaling
for name, group in groups:
    ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

plt.show()

Answer 1

在迭代组时，您可以使用 zip 迭代标记列表。下面的代码将遍历markers 列表并依次使用ax.plot 行中的marker=marker 分配每个元素。

我还添加了itertools.cycle，这将导致迭代在到达终点后重新开始，这意味着如果您有超过 3 个组，则它不会失败。例如，如果您有 4 个组，那么标记将是 'x', 'o', '^', 'x'。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1974)

from itertools import cycle

# Generate Data
num = 20
x, y = np.random.random((2, num))
labels = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, label=labels))

groups = df.groupby('label')

markers = ['x', 'o', '^']

# Plot
fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05) # Optional, just adds 5% padding to the autoscaling
for (name, group), marker in zip(groups, cycle(markers)):
    ax.plot(group.x, group.y, marker=marker, linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

plt.show()