具有 4 种视觉编码的 Matplotlib 散点图

Question

第一步是一个包含多列的 pandas 数据框。

我做的第二步是使用 to_numpy() 函数将此 Dataframe 的某些列转换为 Numpy 数组。

我检索到如下内容：

[[100 200 3.5 1] [100 200 3.5 1] [100 300 6.2 1] [200 125 4.2 1] [100 300 6.2 1] [100 200 3.5 1]]

第一个元素想象的是原始ID 第二个元素是命运 id 第三是起源与命运之间的距离第 4 个只是一个计数器（1 个元素）（我将它包括在内只是因为我认为可能需要计算元素。如果您提出的解决方案不使用它，请忽略它）

我想要一个具有以下规格的散点图：

origing_id x 轴
destiny_id
暖色散点的颜色表示两点之间的距离（第三个元素）
大小散点取决于 origins_id 的对数 /destiny_id 我们 have.for 例如我们有三个 100 200
组合。所以它的尺寸应该比
的尺寸大只有一个条目的组合 200 125。

我已经尝试过，但我无法在此图中包含所有先决条件。这在 matplotlib 中如何实现？或者有没有其他更简单的方法直接使用 pandas？

Answer 1

如果我正确理解了您的要求，这应该可以解决问题：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.array([[100,200,3.5,1],[100,200,3.5,1],[100,300,6.2,1],[200,125,4.2,1],[100,300,6.2,1],[100,200,3.5,1]])

unique, counts =  np.unique(data, axis=0,  return_counts=True)  
x = unique[:,0]
y = unique[:,1]
c = unique[:,2]
## figure out a nice looking scaling factor here
#  and remember that the scatter point size is supposed to be an area,
#  hence squaring a base factor is ideal
s = (counts*10)**2 
fig, ax = plt.subplots()

sca = ax.scatter(x,y,c=c,s=s)
plt.colorbar(sca)

plt.show()

产生：

具有 4 种视觉编码的 Matplotlib 散点图

Matplotlib Scatterplot with 4 visual encondings

python

matplotlib

scatter-plot

pandas