matplotlib散点图：如何使用data=参数

scatter（）

的matplotlib文档说明：

除上述参数外，此函数还可以采用data关键字参数。如果给出了此类数据参数，则以下参数将替换为数据[]：

具有以下名称的所有参数：“s”、“颜色”、“y”、“c”、“线宽”、“facecolor”、“facecolor”、“x”、“edgecolors”

然而，我不知道如何让它发挥作用。 最小的例子

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.random(size=(3, 2))
props = {'c': ['r', 'g', 'b'],
         's': [50, 100, 20],
         'edgecolor': ['b', 'g', 'r']}

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data=props)
plt.show()

生成具有默认颜色和大小的打印，而不是提供的打印

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有人使用过该功能吗？

参考您的示例，我认为以下内容符合您的要求：

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], **props)

文档中的这一点让我感到困惑，看看源代码，

axes/\u axes.py中的
scatter
似乎与此
数据
参数无关。剩余的
kwargs
最终成为
PathCollection
的参数，可能是有bug

您还可以使用PathCollection中的各种
set
方法在
scatter
之后设置这些参数，例如：

pc = plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
pc.set_sizes([500,100,200])

这似乎是大约两年前添加的一个被忽略的功能。发行说明中有一个简短的示例(
).除了这个问题和一篇简短的博文（），我只能找到这些

基本上，任何类似dict的对象（“文档称之为标签数据”）都在
data
参数中传递，并且根据其键指定绘图参数。例如，您可以使用字段
a
、
b
和
c
创建结构化数组

coords = np.random.randn(250, 3).view(dtype=[('a', float), ('b', float), ('c', float)])

您通常会使用

pyplot.plot(coords['a'], coords['b'], 'x')

但是使用数据参数，它可以用

pyplot.plot('a', 'b','x', data=coords)

标签
b
可能与将行设置为蓝色的样式字符串混淆，但第三个参数消除了这种歧义。它也不限于x和y数据

pyplot.scatter(x='a', y='b', c='c', data=coords)

将基于列“c”设置点颜色

看起来此功能是为熊猫数据帧添加的，并且比其他对象处理得更好。此外，它的文档记录似乎很差，而且有些不稳定（使用
x
和
y
关键字参数在
plot
命令中失败，但在
scatter
中工作正常，错误消息没有帮助）。话虽如此，当您想要绘制的数据有标签时，它提供了一个很好的速记。
谢谢您的回答。显然，我可以直接将数组作为参数传递给函数。我正在编写一些大型代码，其中使用data=参数可以大大简化我的代码，这就是我好奇的原因。我还检查了
scatter（）
中的代码，并将
数据的使用追溯到类
Artist
中的一个函数
update
，但即使这样，我也无法理解它的作用。使用
**props
与我们期望的
data=props
不一样简单吗？我想你只是不想每次都拼出每个关键词。谢谢你的回答。一年后，我想我基本上已经放弃了这种语法，我不能说我已经错过了很多。但是在任何情况下，我完全误解了关于这一点的文档，现在用你的例子来说确实有意义。