Python 如何为列表中的每个x、y点数组着色

我有休闲问题：

我有一个带有x，y点的数组列表，例如，形状为（400，2）的100个数组（或者只是形状数组

（100，400，2）

），其中最后一个维度对应于x，y坐标。我想用不同于渐变色的颜色为每个阵列上色，如下图所示：

所以对应于0，1，2的点。。。10种颜色从紫色到蓝色，从10到100种颜色从绿色到黄色等等

我尝试了以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib as mpl
import numpy as np

N = 100
my_cord = np.stack([np.random.randn(400, 2) + np.random.randn(1, 2)*10 for j in range(N)])
fig, ax = plt.subplots()
cmap = plt.get_cmap('spring', N)
for i in range(N):
    x, y = my_cord[i].T
    cf = ax.scatter(x, y, cmap=cmap(i))

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0,vmax=N)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])
plt.colorbar(sm)


ax.set_xlabel('IC 1')
ax.set_ylabel('IC 2')
fig.tight_layout()
plt.show()

但我得到的散点图颜色与cmap中定义的不同：

---

如果要在此处设置离散颜色，需要修改以下内容

cmap = plt.get_cmap('spring', N)
for i in range(N):
    x, y = my_cord[i].T
    cf = ax.scatter(x, y, color=cmap(i))

---

由于颜色条是对数的，所以使用

LogNorm是有意义的。点的大小可以缩小。对于非常小的点，应删除轮廓（例如设置
ec='none'
）

导入matplotlib.pyplot作为plt
将matplotlib导入为mpl
将numpy作为np导入
N=100
my_cord=np.stack（[np.random.randn（400,2）+np.random.randn（1,2）*10表示范围（N）内的j）]）
图，ax=plt.子批次（）
cmap=plt.get_cmap（'spring'，N）
norm=mpl.colors.LogNorm（vmin=1，vmax=N+1）
对于范围（N）中的i：
cf=ax.scatter（我的线[i，：，0]，我的线[i，：，1]，颜色=cmap（范数（i+1）），ec='none'，marker='1'，'s=1）
sm=plt.cm.ScalarMappable（cmap=cmap，norm=norm）
打印颜色条（sm）
ax.集合标签（'IC 1'）
ax.set_ylabel（'IC 2'）
图1紧_布局图（）
plt.show（）


PS：通过使用索引作为
c=
并直接传递
cmap
，也可以一次性创建绘图：

norm=mpl.colors.LogNorm（vmin=1，vmax=N+1）
cf=ax.scatter（我的线[，：，0]，我的线[，：，1]，
c=np.repeat（np.arange（1，N+1），my_cord.shape[1]），
cmap='spring'，ec='none'，marker='1'，'s=1）
打印颜色条（cf）
设置颜色的alpha/透明度值。@KonradRudolph但是，点会“褪色”或者你的意思是什么？
cf=ax.scatter（x，y，color=cmap（i））
这不是正确的设置吗？@r-初学者谢谢，它能工作！你能把它作为一个答案吗？@DanielWiczew褪色是关键，是的。看看原始图：颜色向边缘逐渐消失，你只能得到许多点部分重叠的纯色。我不认为原始情节中的所有颜色都有alpha成分：紫色点足够稀疏，也许其他颜色也是实心的；但黑色绝对（非常）透明。