Dispersión de Matplotlib
Creación de diagramas de dispersión
Con Pyplot, puede usar la scatter()función para dibujar un diagrama de dispersión.
La scatter()función traza un punto para cada observación. Necesita dos matrices de la misma longitud, una para los valores del eje x y otra para los valores del eje y:
Ejemplo
Un gráfico de dispersión simple:
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)
plt.show()
Resultado:
La observación en el ejemplo anterior es el resultado del paso de 13 autos.
El eje X muestra la edad del automóvil.
El eje Y muestra la velocidad del automóvil cuando pasa.
¿Hay alguna relación entre las observaciones?
Parece que cuanto más nuevo es el auto, más rápido conduce, pero eso podría ser una coincidencia, después de todo, solo registramos 13 autos.
Comparar Parcelas
En el ejemplo anterior, parece haber una relación entre la velocidad y la edad, pero ¿y si trazamos las observaciones de otro día también? ¿El diagrama de dispersión nos dirá algo más?
Ejemplo
Dibuja dos gráficos en la misma figura:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#day one, the age
and speed of 13 cars:
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)
#day two, the age and speed of 15 cars:
x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y)
plt.show()
Resultado:
Nota: Los dos gráficos se trazan con dos colores diferentes, por defecto azul y naranja, aprenderá a cambiar los colores más adelante en este capítulo.
Al comparar las dos gráficas, creo que es seguro decir que ambas nos dan la misma conclusión: cuanto más nuevo es el automóvil, más rápido conduce.
Colores
Puede establecer su propio color para cada gráfico de dispersión con el
argumento coloro c
:
Ejemplo
Establezca su propio color de los marcadores:
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, color = 'hotpink')
x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y, color = '#88c999')
plt.show()
Resultado:
Colorea cada punto
Incluso puede establecer un color específico para cada punto utilizando una matriz de colores como valor para el
cargumento:
Nota: No puede usar el colorargumento para esto, solo el cargumento.
Ejemplo
Establezca su propio color de los marcadores:
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(["red","green","blue","yellow","pink","black","orange","purple","beige","brown","gray","cyan","magenta"])
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.show()
Resultado:
Mapa de colores
El módulo Matplotlib tiene varios mapas de colores disponibles.
Un mapa de colores es como una lista de colores, donde cada color tiene un valor que va de 0 a 100.
Aquí hay un ejemplo de un mapa de colores:
Este mapa de colores se llama 'viridis' y como puedes ver va desde 0, que es un color morado, hasta 100, que es un color amarillo.
Cómo usar el mapa de colores
Puede especificar el mapa de colores con el argumento de palabra clave
cmapcon el valor del mapa de colores, en este caso, 'viridis'que es uno de los mapas de colores integrados disponibles en Matplotlib.
Además, debe crear una matriz con valores (de 0 a 100), un valor para cada uno de los puntos en el gráfico de dispersión:
Ejemplo
Cree una matriz de colores y especifique un mapa de colores en el diagrama de dispersión:
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')
plt.show()
Resultado:
Puede incluir el mapa de colores en el dibujo al incluir la plt.colorbar()declaración:
Ejemplo
Incluye el mapa de colores real:
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')
plt.colorbar()
plt.show()
Resultado:
Mapas de colores disponibles
Puede elegir cualquiera de los mapas de colores integrados:
| Name | Reverse | |||
|---|---|---|---|---|
| Accent | Accent_r | |||
| Blues | Blues_r | |||
| BrBG | BrBG_r | |||
| BuGn | BuGn_r | |||
| BuPu | BuPu_r | |||
| CMRmap | CMRmap_r | |||
| Dark2 | Dark2_r | |||
| GnBu | GnBu_r | |||
| Greens | Greens_r | |||
| Greys | Greys_r | |||
| OrRd | OrRd_r | |||
| Oranges | Oranges_r | |||
| PRGn | PRGn_r | |||
| Paired | Paired_r | |||
| Pastel1 | Pastel1_r | |||
| Pastel2 | Pastel2_r | |||
| PiYG | PiYG_r | |||
| PuBu | PuBu_r | |||
| PuBuGn | PuBuGn_r | |||
| PuOr | PuOr_r | |||
| PuRd | PuRd_r | |||
| Purples | Purples_r | |||
| RdBu | RdBu_r | |||
| RdGy | RdGy_r | |||
| RdPu | RdPu_r | |||
| RdYlBu | RdYlBu_r | |||
| RdYlGn | RdYlGn_r | |||
| Reds | Reds_r | |||
| Set1 | Set1_r | |||
| Set2 | Set2_r | |||
| Set3 | Set3_r | |||
| Spectral | Spectral_r | |||
| Wistia | Wistia_r | |||
| YlGn | YlGn_r | |||
| YlGnBu | YlGnBu_r | |||
| YlOrBr | YlOrBr_r | |||
| YlOrRd | YlOrRd_r | |||
| afmhot | afmhot_r | |||
| autumn | autumn_r | |||
| binary | binary_r | |||
| bone | bone_r | |||
| brg | brg_r | |||
| bwr | bwr_r | |||
| cividis | cividis_r | |||
| cool | cool_r | |||
| coolwarm | coolwarm_r | |||
| copper | copper_r | |||
| cubehelix | cubehelix_r | |||
| flag | flag_r | |||
| gist_earth | gist_earth_r | |||
| gist_gray | gist_gray_r | |||
| gist_heat | gist_heat_r | |||
| gist_ncar | gist_ncar_r | |||
| gist_rainbow | gist_rainbow_r | |||
| gist_stern | gist_stern_r | |||
| gist_yarg | gist_yarg_r | |||
| gnuplot | gnuplot_r | |||
| gnuplot2 | gnuplot2_r | |||
| gray | gray_r | |||
| hot | hot_r | |||
| hsv | hsv_r | |||
| inferno | inferno_r | |||
| jet | jet_r | |||
| magma | magma_r | |||
| nipy_spectral | nipy_spectral_r | |||
| ocean | ocean_r | |||
| pink | pink_r | |||
| plasma | plasma_r | |||
| prism | prism_r | |||
| rainbow | rainbow_r | |||
| seismic | seismic_r | |||
| spring | spring_r | |||
| summer | summer_r | |||
| tab10 | tab10_r | |||
| tab20 | tab20_r | |||
| tab20b | tab20b_r | |||
| tab20c | tab20c_r | |||
| terrain | terrain_r | |||
| twilight | twilight_r | |||
| twilight_shifted | twilight_shifted_r | |||
| viridis | viridis_r | |||
| winter | winter_r |
Tamaño
Puede cambiar el tamaño de los puntos con el
sargumento.
Al igual que con los colores, asegúrese de que la matriz de tamaños tenga la misma longitud que las matrices de los ejes x e y:
Ejemplo
Establezca su propio tamaño para los marcadores:
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])
sizes =
np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75])
plt.scatter(x,
y, s=sizes)
plt.show()
Resultado:
Alfa
Puede ajustar la transparencia de los puntos con el
alphaargumento.
Al igual que con los colores, asegúrese de que la matriz de tamaños tenga la misma longitud que las matrices de los ejes x e y:
Ejemplo
Establezca su propio tamaño para los marcadores:
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])
sizes =
np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75])
plt.scatter(x,
y, s=sizes, alpha=0.5)
plt.show()
Resultado:
Combinar tamaño de color y alfa
Puede combinar un mapa de colores con diferentes tamaños en los puntos. Esto se visualiza mejor si los puntos son transparentes:
Ejemplo
Cree matrices aleatorias con 100 valores para puntos x, puntos y, colores y tamaños:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x =
np.random.randint(100, size=(100))
y = np.random.randint(100, size=(100))
colors = np.random.randint(100, size=(100))
sizes = 10 * np.random.randint(100,
size=(100))
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='nipy_spectral')
plt.colorbar()
plt.show()
Resultado:
