在该列中用类标记绘图图例

Question

我无法标记图，它在 c=df["hypothyroid"] 列中显示 1,2,3 属性。

我尝试了 legend(labels=[1,2,3]) 甚至 gca().legend(labels=1,2,3]).

print("Before PCA: ", df.shape)
seed = 7
pca = PCA(n_components=2, random_state=seed)
df_pca = pca.fit_transform(df)
pca_2 = plt.scatter(df_pca[:,0], df_pca[:,1], c=df["hypothyroid"],                 
cmap="autumn")
plt.title("2_components PCA")
plt.xlabel("Principal Component 1")
plt.ylabel("Pringipal Component 2")
plt.gca().legend(["0","1","2"])
plt.show()
print("After PCA: ", df_pca.shape)

我需要情节有 1 2 3 甲状腺功能减退症的传说类。像这个图像显示了虹膜分类。

Answer 1

解决方案

根据 this example from the Matplotlib docs，在散点图中为每个类别获取标签的可接受方法是运行 plt.scatter 一次用于每个类别中的数据。这是一个完整的示例（仍然使用 Iris 数据集）：

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data
y = iris.target
target_names = iris.target_names

pca = PCA(n_components=2)
df_pca = pca.fit_transform(X)

for label in np.unique(y):
    plt.scatter(df_pca[y==label, 0], df_pca[y==label, 1], label=label)

plt.legend()
plt.show()

输出：

警告

就像我的示例中的 y 数组一样，您必须已经有一些数据结构将类别标签与每个数据点相匹配。否则，Matplotlib（或任何绘图程序）将无法确定哪些点属于哪个类别。

在该列中用类标记绘图图例

Label the plot legend with the classes in that column

python

plot

matplotlib

pca

python-3.x

解决方案

警告

在该列中用 类 标记绘图图例

Label the plot legend with the classes in that column

python

plot

matplotlib

pca

python-3.x

解决方案

警告

在该列中用类标记绘图图例