Matplotlib 中 scatter 函数的 c 参数详解（详解.函数.参数.Matplotlib.scatter...）

matplotlib 中 scatter 函数的 c 参数详解

matplotlib.pyplot.scatter 函数中的 c 参数并非简单的 color 缩写，而是用于指定每个散点的颜色。它可以接收单个颜色值、颜色序列，或者数值序列并根据颜色映射进行着色。理解 c 参数的用法对于创建信息丰富的散点图至关重要。

matplotlib.pyplot.scatter() 是 Matplotlib 库中用于绘制散点图的强大函数。虽然 color 参数在某些 Matplotlib 函数中可以用来指定颜色，但在 scatter() 函数中，c 参数扮演着更重要的角色，尤其是在需要根据数据值来着色散点时。

c 参数的用法

c 参数可以接受以下几种类型的值：

单个颜色值: 例如，c='red' 或 c='#FF0000'，这将使所有散点都呈现指定的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6])
y = np.array([99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86])

plt.scatter(x, y, c='red')
plt.show()

颜色序列: c 可以是一个与 x 和 y 数组长度相同的颜色列表或数组，为每个散点指定不同的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6])
y = np.array([99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86])
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow', 'purple', 'orange', 'pink', 'brown', 'gray', 'cyan', 'magenta', 'lime', 'teal']

plt.scatter(x, y, c=colors[:len(x)]) # 确保颜色列表的长度与数据点数量匹配
plt.show()

数值序列: 这是 c 参数最强大的用法。当 c 接收一个数值序列时，Matplotlib 会使用颜色映射 (colormap) 将这些数值转换为颜色。这允许您根据数据值来可视化散点图。
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6])
y = np.array([99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show()
```
在这个例子中，colors 数组中的值被映射到默认的颜色映射（通常是 "viridis"）。 plt.colorbar() 函数用于显示颜色条，它将数值与颜色之间的对应关系可视化。
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使用颜色映射 (Colormap)

Matplotlib 提供了多种颜色映射，您可以使用 cmap 参数来指定不同的颜色映射。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6])
y = np.array([99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis') # 使用 'viridis' 颜色映射
plt.colorbar()
plt.show()

常用的颜色映射包括 'viridis', 'plasma', 'magma', 'inferno', 'cividis', 'gray', 'jet', 'rainbow' 等。您可以根据数据的性质和可视化目的选择合适的颜色映射。

注意事项

当使用数值序列作为 c 参数时，确保添加颜色条 (plt.colorbar()) 以便读者理解颜色与数值之间的关系。
选择合适的颜色映射对于有效传达数据信息至关重要。避免使用对色盲不友好的颜色映射，并考虑数据的性质（例如，是连续的还是离散的）。
c 参数的值必须与 x 和 y 数组的长度相匹配，除非您指定的是单个颜色值。

总结

matplotlib.pyplot.scatter() 函数的 c 参数是一个强大的工具，可以根据数据值对散点图进行着色。通过理解 c 参数的不同用法和颜色映射的概念，您可以创建更具信息量和视觉吸引力的散点图。记住，使用 c 参数进行颜色编码时，务必添加颜色条以确保数据的可解释性。

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