将颜色与 matplotlib 散点图中的数字相关联

Question

我正在使用 sklearn 根据一些零售数据创建 kmeans 集群。

我们在幕后使用这个集群来细分客户（例如，蓝色客户很棒，绿色客户有这样那样的需求，等等）。

显示的数据点是不同的颜色，具体取决于客户已放入 4 个集群中的哪一个。但是我找不到直接推断哪种颜色是哪个段号的方法（或如何强制某些段号为某种颜色）。

c=y 在散点图中是它使用 y 的值（即，观察的预测段）来选择颜色的地方。有4段。我只是不知道这 4 个中的哪一个被映射到哪种颜色！

有人可以建议我如何添加图例或自己强制颜色吗？

kmeans=kmeans.fit(X)
y=kmeans.predict(X)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.view_init(30)
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y)
ax.set_xlabel(vx)
ax.set_ylabel(vy)
ax.set_zlabel(vz)

Answer 1

您需要从散点图和绘图颜色条返回一个句柄，

cm = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y)
plt.colorbar(cm)

作为一个最小的例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

X = np.random.randn(100,3)
y = np.random.randn(100)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.view_init(30)
cm = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y)
plt.colorbar(cm)
plt.show()