Python 如何按比例排列matplotlib散点

我有2个输入（x，y）和3个输入类，我用不同的颜色标记它们。通过缩放，我可以看到特定类在特定（x，y）点被发现的次数

要在图表上显示点，我使用以下代码：

ax.scatter(first_column, second_column, c=outputs_colors, s=labels_mean, alpha=0.3)


first_column - x_values; 
second_column - y_values; 
c=outputs_colors - colors for different classes; 
s=labels_mean - class share at a given point

当x、y输入为各种浮点数时，图表具有信息性：

但是当x，y是整数，并且类中存在许多重叠时，图表就不清晰了：

是否可以在不使用循环和单独的plot.scatter的情况下，按大小从背景的大到前景的小排列散点？要得到这样的东西：

---

我想您只需要对数据进行排序，以便首先绘制更大的标记。我不知道如何存储数据，所以这里有一种面向数据的方法：

x = [1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6, 2.6]
y = np.array([1.5, 3.0, 7.4, 20., 20., 1.5, 3.0, 7.4, 20., 20.])
s = np.array([100, 100, 100, 50, 100, 100, 100, 100, 50, 100])
c = np.array(['k', 'k', 'k', 'r', 'k', 'k', 'k', 'k', 'r', 'k'])

如果你把它画成

from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=s, c=c)

你会遇到你的问题，因为黑色标记覆盖了较小的红色标记。据我所知，matplotlib中没有解决此问题的功能，因此您必须首先按

s

以相反顺序对点进行排序

import numpy as np
idx_sort = np.argsort(s)[::-1]
x, y, s, c = map(lambda vv: np.take(vv, idx_sort), [x, y, s, c])

---

当人们没有可利用的数据时，他们很难帮助你。你只要给他们一些变量和一个要解决的问题