Solución:
No sé a qué te refieres con “manualmente”. Puede elegir un mapa de colores y crear una matriz de colores con bastante facilidad:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
x = np.arange(10)
ys = [i+x+(i*x)**2 for i in range(10)]
colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys)))
for y, c in zip(ys, colors):
plt.scatter(x, y, color=c)
O puede hacer su propio ciclador de color usando itertools.cycle y especificando los colores que desea recorrer, usando next para conseguir el que quieres. Por ejemplo, con 3 colores:
import itertools
colors = itertools.cycle(["r", "b", "g"])
for y in ys:
plt.scatter(x, y, color=next(colors))
Ahora que lo pienso, tal vez sea más limpio no usar zip con el primero tampoco:
colors = iter(cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(ys))))
for y in ys:
plt.scatter(x, y, color=next(colors))
La forma normal de trazar gráficos con puntos en diferentes colores en matplotlib es pasar una lista de colores como parámetro.
P.ej:
import matplotlib.pyplot
matplotlib.pyplot.scatter([1,2,3],[4,5,6],color=['red','green','blue'])
Cuando tiene una lista de listas y las quiere coloreadas por lista. Creo que la forma más elegante es la sugerida por @DSM, simplemente haz un bucle haciendo múltiples llamadas para dispersar.
Pero si por alguna razón quisiera hacerlo con una sola llamada, puede hacer una gran lista de colores, con una lista de comprensión y un poco de división de pisos:
import matplotlib
import numpy as np
X = [1,2,3,4]
Ys = np.array([[4,8,12,16],
[1,4,9,16],
[17, 10, 13, 18],
[9, 10, 18, 11],
[4, 15, 17, 6],
[7, 10, 8, 7],
[9, 0, 10, 11],
[14, 1, 15, 5],
[8, 15, 9, 14],
[20, 7, 1, 5]])
nCols = len(X)
nRows = Ys.shape[0]
colors = matplotlib.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(Ys)))
cs = [colors[i//len(X)] for i in range(len(Ys)*len(X))] #could be done with numpy's repmat
Xs=X*nRows #use list multiplication for repetition
matplotlib.pyplot.scatter(Xs,Ys.flatten(),color=cs)
cs = [array([ 0.5, 0. , 1. , 1. ]),
array([ 0.5, 0. , 1. , 1. ]),
array([ 0.5, 0. , 1. , 1. ]),
array([ 0.5, 0. , 1. , 1. ]),
array([ 0.28039216, 0.33815827, 0.98516223, 1. ]),
array([ 0.28039216, 0.33815827, 0.98516223, 1. ]),
array([ 0.28039216, 0.33815827, 0.98516223, 1. ]),
array([ 0.28039216, 0.33815827, 0.98516223, 1. ]),
...
array([ 1.00000000e+00, 1.22464680e-16, 6.12323400e-17,
1.00000000e+00]),
array([ 1.00000000e+00, 1.22464680e-16, 6.12323400e-17,
1.00000000e+00]),
array([ 1.00000000e+00, 1.22464680e-16, 6.12323400e-17,
1.00000000e+00]),
array([ 1.00000000e+00, 1.22464680e-16, 6.12323400e-17,
1.00000000e+00])]
Una solución fácil
Si solo tiene un tipo de colecciones (por ejemplo, dispersión sin barras de error), también puede cambiar los colores después de haberlos trazado, esto a veces es más fácil de realizar.
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint
import numpy as np
#Let's generate some random X, Y data X = [ [frst group],[second group] ...]
X = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
Y = [ [randint(0,50) for i in range(0,5)] for i in range(0,24)]
labels = range(1,len(X)+1)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for x,y,lab in zip(X,Y,labels):
ax.scatter(x,y,label=lab)
El único código que necesita:
#Now this is actually the code that you need, an easy fix your colors just cut and paste not you need ax.
colormap = plt.cm.gist_ncar #nipy_spectral, Set1,Paired
colorst = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 0.9,len(ax.collections))]
for t,j1 in enumerate(ax.collections):
j1.set_color(colorst[t])
ax.legend(fontsize="small")
La salida le ofrece colores diferentes incluso cuando tiene muchos diagramas de dispersión diferentes en la misma subtrama.
