범례를 matplotlib의 분산 점 색상에 일치시킵니다.

Question

scikit-learn에서 KMeans 알고리즘을 통해 생성하는 플롯이 있습니다. 클러스터는 다른 색상에 해당합니다. 줄거리는 다음과 같습니다.

플롯의 클러스터 번호에 해당하는 범례가 필요합니다. 이상적으로, 범례에는 클러스터의 색상이 표시되어야하며 레이블은 클러스터 번호 여야합니다. 감사.

편집 : 나는 사람들이 내가 전설이 색상에 해당 할 수 있었다이

from sklearn.cluster import KMeans 
km = KMeans(n_clusters=20, init='random') 
km.fit(df) #df is the dataframe which contains points as coordinates 
labels = km.labels_ 
plt.clf() 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=True) 
fig.set_size_inches(18.5, 10.5) 

# Plot the clusters on the map 
# m is a basemap object 
m.scatter(
     [geom.x for geom in map_points], 
     [geom.y for geom in map_points], 
     20, marker='o', lw=.25, 
     c = labels.astype(float), 
     alpha =0.9, antialiased=True, 
     zorder=3) 
m.fillcontinents(color='#555555') 
plt.show() 

Answer 1

을 downvoting 때문에 나는 몇 가지 코드를 넣어한다고 생각합니다. 열쇠는 Rutger Kassies가 언급 한 데이터의 각 카테고리에 대해 여러 개의 산점도를 사용했습니다.

이

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Setting various plot properties 
plt.clf() 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, axisbg='w', frame_on=True) 
fig.set_size_inches(18.5, 10.5) 

# Creating a discrete colorbar 
colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, 20)) 

current_plot_range = 0 
previous_plot_range = 0 

for i,c in enumerate(colors): 
    previous_plot_range += current_plot_range 
    current_plot_range = labels[labels==i].size 
    m.scatter(
     [geom.x for geom in map_points[  
      previous_plot_range:previous_plot_range+current_plot_range]], 
     [geom.y for geom in map_points[ 
      previous_plot_range:previous_plot_range+current_plot_range]], 
     20, lw=.25, marker='o',color = c, label=i, alpha =0.9, antialiased=True, 
     zorder=3) 

plt.legend() 
m.fillcontinents(color='#555555') 

결과이 같은 같습니다 : 당신은 별도의`m.scatter 각 클러스터를 그릴 수