plt.scatter 设置label字体颜色

plt.scatter函数是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数，它可以设置数据点的颜色、大小、形状等属性。然而，plt.scatter函数本身并不支持直接设置label字体颜色的功能。

如果你想要设置label字体颜色，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，在调用plt.scatter函数时，设置label参数为所需的标签文本。
2. 然后，使用plt.legend()函数来创建图例，并获取到图例对象。
3. 接下来，通过设置图例对象的文本属性来修改label字体颜色。可以使用set_color()方法来设置字体颜色，例如：legend.get_texts().set_color("red")。

下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图并设置label参数
plt.scatter(x, y, label="data points")

# 创建图例并获取图例对象
legend = plt.legend()

# 设置label字体颜色为红色
legend.get_texts()[0].set_color("red")

# 显示图形
plt.show()

这样，你就可以通过设置图例对象的文本属性来修改label字体颜色了。

相关问题

plt.scatter label设置注释字体颜色

在使用matplotlib库的plt.scatter函数时，可以通过设置label参数来添加注释。要设置注释字体颜色，可以使用plt.text函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，使用plt.scatter函数创建散点图，并设置label参数为注释内容。

   plt.scatter(x, y, label='注释内容')

2. 然后，使用plt.text函数来添加注释，并设置color参数为所需的字体颜色。

   plt.text(x, y, '注释内容', color='字体颜色')

其中，x和y分别表示注释的位置坐标。

下面是一个完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, label='散点图')
plt.text(3, 6, '注释内容', color='red')

plt.legend()
plt.show()

这样就可以在散点图上添加注释，并设置注释字体的颜色了。

def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True) plt.show()的每句详细注解

这段代码是一个函数 `vis_result_2D`，用于绘制二维散点图展示数据集中不同类别的分布情况。下面是每句话的详细注解：

fig = plt.figure(figsize=(16,6))

创建一个大小为 (16,6) 的新图像。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

设置字体为中文，避免乱码。

ax = fig.add_subplot(121)

创建一个子图，将其分成 1 行 2 列，当前使用第 1 个子图。

for i in df['label'].unique():
    temp_df = df[df['label']==i]
    ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i)

遍历数据集中所有不同的类别，用不同的颜色绘制每个类别中的数据点，其中 `temp_df` 是指当前类别的数据子集，`s` 是指数据点的大小，`color` 是指数据点的颜色。

plt.legend()
plt.title("各类异常的分布")
plt.grid(True)

添加图例、设置标题和网格线。

ax = fig.add_subplot(122)

创建一个子图，将其分成 1 行 2 列，当前使用第 2 个子图。

df = df[df['label']==0]

选择标签为 0 的数据子集进行绘制。

ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3)
plt.title("清洗后的结果")
plt.grid(True)

用相同的方式绘制清洗后的数据子集，并添加标题和网格线。

plt.show()

显示图像。