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我想按类别绘制数据集，使用圆形、三角形和正方形等几何形状表示类别 1，使用颜色表示类别 2。输出将具有几何形状和颜色的不同组合，图例将分别列出类别的属性，即：

圆 =
三角形 = b
正方形 = c

红色 = I
绿色 = II
蓝色 = III

寻找解决方案我发现以下帖子只会为具有一种特定颜色的一种特定几何形状提供解决方案。

我试图用其中一篇文章的代码解决问题，但没有成功。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(1983)
num = 10
x, y = np.random.random((2, num))
cat1 = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
cat2 = np.random.choice(['I', 'II', 'III'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, cat1=cat1, cat2=cat2))

groups = df.groupby(['cat1', 'cat2'])

fig, ax = plt.subplots()
for name, group in groups:
ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12, label=name)
ax.legend()

plt.show()
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你可以试试这个代码块

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

#Create mapping dictionary that you want
marker_dict = {'a':'o','b':'^','c':'s'}
color_dict = {'I':'red', 'II':'green', 'III':'blue'}

np.random.seed(1983)
num = 10
x, y = np.random.random((2, num))
cat1 = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], num)
cat2 = np.random.choice(['I', 'II', 'III'], num)
df = pd.DataFrame(dict(x=x, y=y, cat1=cat1, cat2=cat2))

groups = df.groupby(['cat1', 'cat2'])

fig, ax = plt.subplots()
ax.margins(0.05)
for name, group in groups:
    marker = marker_dict[name[0]]
    color = color_dict[name[1]]
    ax.plot(group.x, group.y, marker=marker, linestyle='', ms=12, label=name,color=color)
ax.legend()

plt.show()

希望能帮助到你。

于 2016-12-04T17:32:01.013 回答