Matplotlib：エッジグラフのカラーマップがあるが、フェースカラーがない場合の散布図

Question

エッジカラーにはカラーマップを使用し、フェーカラーは使用しない分散プロットが必要です。 facecolor='None'を使用すると動作しません。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 


N = 50 
x = np.random.rand(N) 
y = np.random.rand(N) 
colors = np.random.rand(N) 
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii 

plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,facecolors='None',cmap="gist_rainbow", alpha=0.5) 
plt.show() 

Answer 1

引数がfacecolorとedgecolorに同時に影響するため、引数facecolorとedgecolorは無視されます。

解決策は、c引数をカラーマップと共に使用するのではなく、代わりにfacecolorsとedgecolorsだけを使用します。この場合、facecolorsは"None"に、edgecolorsには使用する色のリストを指定できます。

このリストを作成するには、同じカラーマップを適用できます。

c = plt.cm.gist_rainbow(colors) 
plt.scatter(x, y, s=area,facecolors="None", edgecolors=c, lw=1,alpha=0.5) 

完全な例：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

N = 50 
x = np.random.rand(N) 
y = np.random.rand(N) 
colors = np.random.rand(N) 
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii 

c = plt.cm.gist_rainbow(colors) 
plt.scatter(x, y, s=area,facecolors="None", edgecolors=c, lw=2,alpha=0.5) 
plt.show() 

Answer 2

問題はcolor=がfacecolors=引数をオーバーライドすることです。

私が思いついた解決策は、PathCollectionをpyplot.scatter()で返してから、facecolorを直接変更することでした。エッジをより良く見るには、線幅を大きくする必要があります。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 


N = 50 
x = np.random.rand(N) 
y = np.random.rand(N) 
colors = np.random.rand(N) 
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii 

a = plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,facecolor='none',lw=2,cmap="gist_rainbow", alpha=0.5) 
a.set_facecolor('none') 
plt.show()