Matplotlib：带有边缘颜色颜色图但没有面部颜色的散点图

Question

我想要一个散点图，其中包含边缘颜色的颜色图，但没有面颜色。当我使用 facecolor='None' 时，它不起作用。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,facecolors='None',cmap="gist_rainbow", alpha=0.5)
plt.show()

有什么解决办法吗？

Answer 1

参数c会同时影响facecolor和edgecolor，参数facecolor和edgecolor因此被忽略。

一个解决方案是不要将 c 参数与颜色图一起使用，而是单独使用 facecolors 和 edgecolors。在这种情况下 facecolors 可以设置为 "None" 并且 edgecolors 可以给出要使用的颜色列表。

要创建此列表，可以应用相同的颜色图。

c = plt.cm.gist_rainbow(colors)
plt.scatter(x, y, s=area,facecolors="None", edgecolors=c, lw=1,alpha=0.5)

一个完整的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

c = plt.cm.gist_rainbow(colors)
plt.scatter(x, y, s=area,facecolors="None", edgecolors=c, lw=2,alpha=0.5)
plt.show()

Answer 2

问题是 color= 覆盖了 facecolors= 参数。

我想出的解决办法是获取pyplot.scatter()返回的PathCollection，然后直接更改facecolor。请注意，您可能需要增加线宽才能更好地看到边缘。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2  # 0 to 15 point radii

a = plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,facecolor='none',lw=2,cmap="gist_rainbow", alpha=0.5)
a.set_facecolor('none')
plt.show()

Answer 3

我知道这已经死了一段时间了，但我想补充一下我的经验，因为我刚遇到同样的问题。

我更喜欢 Diziet 的方法，因为将 PathCollection 对象传递给颜色栏并使其与散点图中使用的 cmap 匹配，就像您不更改面色一样。

然而，对于公认的解决方案，我遇到了一些奇怪的行为，即使在从 ax.scatter 调用中删除 cmap 参数后，散点图边缘颜色图和颜色条颜色图也不匹配。

Matplotlib：带有边缘颜色颜色图但没有面部颜色的散点图

Matplotlib: scatter plot with colormaps for edgecolor but no facecolor

matplotlib

scatter-plot