Python 在matplotlib plot中从数据数组设置散布点透明度

我使用matplotlib绘制数据，我从两个numpy阵列中获得了散点图：

ax1.散射（p_100，tgw_e100，color='m'，s=10，label=“time 0”）

我想补充关于每个点的偏心率的信息。 为此，我有一个长度相同的第三个数组

p_100

和

tgw_e100

，

ecc_100

，其项目范围从0到1

因此，我想使用

ecc_100

中的数据设置我的点的透明度，创建某种阴影比例

我试过这个：

ax1.scatter(p_100,tgw_e100,color='m',alpha = ecc_100,s=10,label="time 0")

但我有一个错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

根据阿尔法只能是一个标量值

因此，除了一个接一个地循环你的观点之外，我看不到任何其他方法

for x, y, a in zip(p_100, tgw_e100, ecc_100):
    ax1.scatter(x, y, color='m',alpha = a, s=10)

我认为标签会很奇怪，所以你可能不得不手工创建传奇。 我在解决方案中忽略了这一点

我想一个补丁可以使

alpha

关键字参数的行为类似于

c

和

s

2015年5月6日更新 根据，更改

alpha

以接受数组是不可能的。错误报告建议通过RGBA数组设置颜色以控制alpha值。这听起来比我建议自己画每个点要好

c = np.asarray([(0, 0, 1, a) for a in alpha])
scatter(x, y, color=c, edgecolors=c)

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另一个选项是使用

cmap

参数提供颜色映射，使用

c

参数提供颜色的暗/浅映射。看看这个问题：

以下是所有matplotlib颜色映射：我建议使用类似

PuRd

的顺序颜色映射。如果颜色在相反方向变暗，您可以通过在名称后面附加

\u r

来使用“反转”颜色贴图，如

PuRd\u r

试试这个：

ax1.scatter(p_100, tgw_e100, c=ecc_100, cmap='PuRd', s=10, label='time 0')

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希望有帮助

这是一个使用透明度的三列散点图

x = sample_df['feature_1']
y = sample_df['feature_2']
#e = {'label_x': 'b', 'label_y': 'r'}
# label_x will be in red, label_y will be in blue
e = {'label_x': np.asarray((1, 0, 0, .1)), 'label_y': np.asarray((0, 0, 1, .1))} 
colr = sample_df['label_bc'].map(e)
plt.scatter(x, y, c=colr);