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python - 在 seaborn 散点图中为不同类别设置不同的透明度值

问题描述

这个问题与我在此处发布的上一个问题有关。我的 seaborn 散点图代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame()
df['First PCA dimension'] = [1,2,3,4]
df['Second PCA dimension'] = [0,5,5,7]
df['Third PCA dimension'] = [1,2,6,4]
df['Data points'] = [1,2,3,4]

plt.figure(figsize=(42,30))
plt.title('2-D PCA of my data points',fontsize=32)

colors = ["#FF9926", "#2ACD37","#FF9926", "#FF0800"]
b = sns.scatterplot(x="First PCA dimension", y="Second PCA dimension", hue="Data points", palette=sns.color_palette(colors), data=df, legend="full", alpha=0.3)
sns.set_context("paper", rc={"font.size":48,"axes.titlesize":48,"axes.labelsize":48})

b.set_ylabel('mylabely', size=54)
b.set_xlabel('mylabelx', size=54)
b.set_xticklabels([1,2,3,4,5,6,7,8], fontsize = 36)

lgnd = plt.legend(fontsize='22')
for handle in lgnd.legendHandles:
    handle.set_sizes([26.0])

plt.show()

alpha值 0.3 为我的散点图中的每个点设置了一个透明度值。但是，我想为每个数据点（基于它所属的类别）设置不同的透明度值。这是否可以通过提供 alpha 值列表来实现，类似于我在上面的示例中提供颜色列表的方式？

标签： pythonmatplotlibseaborn

解决方案

如评论中所述，这是您目前无法使用seaborn.

但是，您可以通过使用标记的关键颜色来破解它，并使用 RGBA 颜色查找替换这些PathCollection.get_facecolor()颜色PathCollection.set_facecolor()。

因此，例如，我需要 aswarmplot在 a 之上violinplot，具有不同不透明度的某些类别的点。要将灰色变为透明黑色（我需要做的），我们可以这样做：

seaborn.violinplot(...)
points = seaborn.swarmplot(...)

for c in points.collections:
    if not isinstance(c, PathCollection):
        continue
    fc = c.get_facecolor()
    if fc.shape[1] == 4:
        for i, r in enumerate(fc):
            # change mid-grey to 50% black
            if numpy.array_equiv(r, array([0.5, 0.5, 0.5, 1])):
                fc[i] = array([0, 0, 0, 0.5])
            # change white to transparent
            elif numpy.array_equiv(r, array([1, 1, 1, 1])):
                fc[i] = array([0, 0, 0, 0])
        c.set_facecolor(fc)

非常糟糕，但它让我得到了我需要的一次性图形。

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