如何在不重组数组的情况下绘制散点图例？

Question

点与标签通常在X给出，Y形式

X是一个多维阵列中，y是标签/类属于X的每个点

我想要做的事：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

X = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,4]] 
X = np.array(X) 

y = np.array([0,0,1,2]) 


myCmap = np.array(['r', 'g', 'b']) 
myLabelMap = np.array(['car', 'bicycle', 'plane']) 

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color=myCmap[y], label=myLabelMap[y]) 
plt.legend(loc='upper right') 

plt.show() 

但是，这会弄乱图例，正如您在图例部分中看到的那样，它会绘制所有点的所有标签。

有没有办法解决这个问题，而不把X放入不同的数组？

Answer 1

首先找出唯一标签以及它们引用的点。然后，绘制有标签的点，和其他人没有标签：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

X = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,4]] 
X = np.array(X) 

y = np.array([0,0,1,2]) 


myCmap = np.array(['r', 'g', 'b']) 
myLabelMap = np.array(['car', 'bicycle', 'plane']) 

y_unique,id_unique = unique(y,return_index=True) 
X_unique = X[id_unique] 
X = asarray(X,dtype=float) 

for j,yj in enumerate(y_unique): 
    plt.scatter(X_unique[j, 0], X_unique[j, 1], color=myCmap[yj], label=myLabelMap[yj]) 

X[id_unique] = nan 
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color=myCmap[y]) 

plt.legend(loc='upper right') 

plt.show() 

又见this问题。