Discussion :

[Jma06]

Bonjour,

J'ai, semble-t-il, un "couac" avec un cmap. Et j'ai pas trouvé comment l'éviter.
voici le pb:
J'utilise ce code pour faire un plot d'un petit dataframe (nommé 'data', lui même issu d'une lecture d'un fichier excel)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
 
x = data['ID']
y = data['% peaks']
timeStab = data['time-stab'] # il n'y a que 4 classes [1, 30, 60, 170] dans les 11 lignes de cette colonne
colors = ListedColormap(['black', 'red', 'blue', 'purple']) # je prépare donc 4 couleurs
 
scatter = plt.scatter(x, y, c=timeStab, cmap=colors, s=100)
plt.xticks(rotation=90)
plt.grid(True)
plt.legend(*scatter.legend_elements()) # la seule façon que j'ai trouvé d'afficher le bloc légende avec les couleurs du cmap...
plt.show()

je m'attendais à avoir mes 4 couleurs selon les 4 classes (qui sont dans la colonne data['time-stab']).
Mais j'ai eu cet affichage avec une couleur manquante et deux classes avec la même couleur.


Du coup j'ai utilisé une cmap prédéfinie et là ça passe..

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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x = data['ID']
y = data['% peaks']
timeStab = data['time-stab'] # il n'y a que 4 classes [1, 30, 60, 170] dans les 11 lignes de cette colonne
scatter = plt.scatter(x, y, c=timeStab, cmap='tab20b', s=100) # utilisation d'un cmap prédéfinie
plt.xticks(rotation=90)
plt.grid(True)
plt.legend(*scatter.legend_elements()) # la seule façon que j'ai trouvé d'afficher le bloc légende.
plt.show()

donne:


D'où vient ce "couac" et existe-t-il un moyen de l'éviter?
Merci pour votre temps .
Jma

[AznarAkeba]

Bonsoir,

Pour pouvoir utiliser une cmap "discrète", il faut fixer des bornes et normaliser.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import matplotlib.colors as colors
 
[...]
 
# j'ai renommé ta cmap (colors est importé de matplotlib)
customCmap = ListedColormap(['black', 'red', 'blue', 'purple']) # je prépare donc 4 couleurs
 
# Bornes pour chaque couleur 
# Il faut encadrer tes valeurs  [1, 30, 90, 170]
bounds = np.array([0, 10, 40, 80, 200])
# Normalisation à partir des bornes
norm = colors.BoundaryNorm(boundaries=bounds, ncolors=4)
 
scatter = plt.scatter(x, y, c=timeStab, cmap=customCmap , s=100, norm=norm)
 
[...]

[Jma06]

Impeccable merci beaucoup!

Note: pour mon cas j'ai utilisé, comme bounds, le np.array([0, 1, 30, 90, 170, 200])