Изменить форму маркера в питоне
Я использую ромбовидный указатель на оси x графика CDF, чтобы показать распределение некоторых данных. Поскольку количество данных велико, эти точки расположены близко друг к другу и неразличимы. Мне было интересно, есть ли способ сделать алмазный маркер для точечной диаграммы более заостренным.
Ответы 2
Вы можете определить свои собственные маркеры из пути, см. Пример пути маркера.
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.path as mpath
pointed_diamond = mpath.Path([[0,-.5],[-.1,0],[0,.5],[.1,0],[0,-.5]], [1,2,2,2,79])
plt.plot([1,2,3], marker=pointed_diamond, markersize=10)
Хотя мне нравится ответ @Stef о создании новых символов маркеров, вы также можете просто настроить размер существующих символов в зависимости от их расстояния до других точек:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# create random data
x = np.random.rand(10)
y = np.ones(len(x))
# open figure + axes
fig,axs = plt.subplots(1,2)
# standard scatter-plot
MarkerSize = 40
axs[0].scatter(x,y,s=MarkerSize)
# re-arrange data
xy = []
for x1,y1 in zip(x,y):
xy.append([x1,y1])
# find nearest neighbors to itself (skip the first column because it finds the exact same element, i.e. with zero distance)
dst,idx = NearestNeighbors(n_neighbors=2).fit(xy).kneighbors(xy)
dst = dst[:,1]
# create a vector for the marker-size
S = dst/dst.max()*MarkerSize
# scatter plot with adjusted marker-size
axs[1].scatter(x,y,s=S)
Я использовал sklearn.neighbors.NearestNeighbors() scikit-learn, чтобы вычислить наименьшее расстояние между точками и передать его в качестве коэффициента масштабирования аргументу размера s= для matplotlib.pyplot.scatter(). Там есть небольшое руководство по аргументу размера маркера в scatter().