在ax.scatter中显示和图例两种颜色可以通过使用不同的标记和颜色参数来实现。
首先,我们可以使用scatter函数的c
参数来指定数据点的颜色。该参数可以接受一个数组,其中每个元素对应一个数据点的颜色。可以使用颜色名称(如'red'、'blue')或RGB值(如(1, 0, 0)、(0, 0, 1))来表示颜色。
其次,我们可以使用scatter函数的marker
参数来指定数据点的标记类型。该参数可以接受一个字符或字符串,表示数据点的标记形状。常用的标记类型有'o'(实心圆)、's'(实心正方形)、'+'(加号)、'x'(乘号)等。
接下来,我们可以使用legend函数来创建图例,并指定每个图例对应的标记和颜色。可以将标记和颜色作为图例函数的参数传递,并使用label参数为图例指定名称。
下面是一个示例代码,演示如何在ax.scatter中显示和图例两种颜色:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
color = np.random.choice(['red', 'blue'], size=100)
# 创建图形和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, c=color, marker='o', label='Color')
# 创建图例
legend = ax.legend(handles=[plt.Line2D([], [], marker='o', linestyle='None', color='red'),
plt.Line2D([], [], marker='o', linestyle='None', color='blue')],
labels=['Red', 'Blue'])
# 显示图例
ax.add_artist(legend)
# 显示图形
plt.show()
在上述示例代码中,我们使用了一个随机生成的数据点集,其中的颜色随机选择为红色或蓝色。我们使用了实心圆作为数据点的标记类型,并为图例指定了红色和蓝色对应的标记和颜色。最后,使用add_artist函数将图例添加到坐标轴上,并通过show函数显示图形。
注意:以上示例代码中的图例仅用于演示目的,实际使用时可以根据需要进行自定义设计。
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