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调用matplotlib的scatter函数时，为何画出的点全是黑色

时间: 2024-09-29 07:05:01 浏览: 65
当你在使用Python的matplotlib库绘制散点图（scatter plot）时，如果所有点都是黑色，那可能是由于几个原因： 1. 默认颜色设置：`scatter` 函数默认使用`mec='k'`（marker edge color，标记边框颜色）和`mfc='k'`（marker face color，标记填充颜色），这两个参数都设成了黑色。如果你想改变颜色，需要显式指定。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x, y, color='red') # 将颜色设为红色 ``` 2. 没有设置color参数：如果你只指定了其他绘图属性而没有指定颜色，那么就会采用默认值，即黑色。 3. 其他绘图元素覆盖了：检查一下你的代码，看看是否有其他图形元素设置了相同的颜色，导致所有点都被隐藏或重叠。 4. 可视化上下文中颜色映射的问题：有时候，如果你在一个颜色映射的基础上绘制散点图，所有点看起来可能都是黑色，因为它们恰好对应于映射中的黑色部分。这时你可以检查颜色映射或者手动指定颜色。 为了帮助诊断问题，你可以尝试修改`color`参数，并查看绘图结果是否如预期。如果还有疑问，可以提供具体的代码片段以便分析。
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matplotlib scatter色带

### 使用 Matplotlib 创建带有颜色渐变效果的 Scatter 散点图 为了实现基于数据点值变化而调整颜色深浅的效果，`matplotlib.pyplot.scatter()` 函数提供了 `c` 参数用于指定颜色数组，并通过 `cmap` 参数定义色彩映射表。这使得可以根据数值大小自动应用不同的颜色[^1]。 下面是一个具体的例子展示如何创建这样的图表： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数作为样本数据 np.random.seed(0) x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = x + y # 颜色取决于 x 和 y 的总和 plt.figure(figsize=(8, 6)) scatter_plot = plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis', alpha=0.7) plt.colorbar(scatter_plot, label='Sum of X and Y') plt.title('Scatter Plot with Color Gradient Based on Data Values') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.show() ``` 这段代码首先导入必要的库并初始化一些测试数据集。接着调用了 `scatter()` 方法，在其中设置了 `c` 参数指向表示颜色强度的数据序列，并指定了 `'viridis'` 这样的预设色彩映射方案给 `cmap` 参数以控制颜色过渡方式。最后显示图像时还加入了颜色条帮助理解不同位置对应的具体数值范围[^3]。

调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化 输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示）。（也可以调用其他第三方库进行样 本的可视化）

好的，以下是用 Python Matplotlib 库将聚类结果可视化的代码： ``` import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv("iris_pca_self.csv") X = data.values # 初始化聚类中心 def init_centers(X, k): centers = random.sample(list(X), k) return np.array(centers) # 计算样本到聚类中心的距离 def calc_distance(X, centers): distances = [] for center in centers: distance = np.sqrt(np.sum((X - center) ** 2, axis=1)) distances.append(distance) return np.array(distances).T # Kmeans 聚类 def kmeans(X, k): centers = init_centers(X, k) # 迭代停止标志 flag = True while flag: # 计算距离 distances = calc_distance(X, centers) # 找到距离最近的聚类中心 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 new_centers = [] for i in range(k): new_center = np.mean(X[labels == i], axis=0) new_centers.append(new_center) # 判断是否收敛 if np.sum(np.array(new_centers) - np.array(centers)) == 0: flag = False else: centers = new_centers return labels, centers # 聚类结果 labels, centers = kmeans(X, 3) # 可视化 plt.figure(figsize=(10, 8)) colors = ['r', 'g', 'b'] for i in range(3): plt.scatter(X[labels == i, 0], X[labels == i, 1], c=colors[i], label='Cluster %d' % i) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=200, c='black', label='Centroids') plt.legend() plt.title('Kmeans Clustering') plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show() ``` 在这个代码中，我们使用了 Matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心可视化。我们首先使用 `kmeans` 函数计算出聚类结果和聚类中心。接下来，我们使用 `plt.scatter()` 函数将不同簇内的样本用不同的颜色表示，并使用 `plt.scatter()` 函数将聚类中心用星形符号标记为黑色。最后，我们使用 `plt.legend()` 函数添加图例，并使用 `plt.title()`、`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 函数添加标题和坐标轴标签。最终，我们使用 `plt.show()` 函数显示图形。 这个代码可以将聚类结果可视化。你可以根据自己的需要对其进行优化和改进。
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# 步骤 3.8：调用 Matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出 colors = ['r', 'b'] for i in range(n_samples): plt.scatter(data[i, 0], data[i, 1], c=colors[int(labels[i])]) for j in...

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import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = pd.read_csv('iris.csv') X = iris.iloc[:, :-1] y = iris.iloc[:, -1] # PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # DBSCAN聚类 ...

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最后，可以使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类后的各样本可视化输出。不同簇内的样本可以使用不同的颜色表示。例如： import matplotlib.pyplot as plt # 将聚类结果可视化输出 plt.scatter(x=data['x']...

请编写代码实现鸢尾花数据DBSCAN聚类，鸢尾花数据保存在iris_pca_self.csv文件中（设 eps=0.5, min_samples=5）（注意：不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似函 数），并输出聚类结果（簇总数，各样本的所属簇编号）。调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内 的样本用不同的颜色表示）。调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标 （DBI）。

# 调用 dbscan 函数进行聚类 clusters = dbscan(data.values, eps=0.5, min_samples=5) # 输出簇总数和各样本的所属簇编号 print('Total clusters:', len(np.unique(clusters))) print('Cluster labels:', clusters...

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# 调用matplotlib的scatter函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示） colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k'] for i in range(2): cluster_points = [point for point...

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