如何为Matplotlib Axes3D 3D散点图设置忠诚度等级分类图例

问题分析 #

1. 使用数值型字段RFM_Catagory_Level时，图例默认显示数值而非分类标签，需手动替换标签映射。
2. 直接传入分类型字段RFM_Loyalty_Level会导致图表无数据，因为scatter的c参数仅支持数值型输入，需先将分类转为数值编码。

方法一：基于数值型字段替换图例标签 #

利用已有的RFM_Catagory_Level数值，建立数值与分类标签的映射，替换图例文本：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

figrfm2 = plt.figure(figsize=(10, 8))
# 新版本matplotlib需手动添加3D轴
ax = Axes3D(figrfm2, auto_add_to_figure=False)
figrfm2.add_axes(ax)

# 提取数据
xs = RFMScores.Recency
ys = RFMScores.Frequency
zs = RFMScores.Monetary
scores = RFMScores.RFM_Catagory_Level

# 建立数值到分类标签的映射（根据你的实际数值对应关系调整）
level_map = {1: 'bronze', 2: 'silver', 3: 'gold', 4: 'platinum'}
unique_scores = sorted(scores.unique())
category_labels = [level_map[score] for score in unique_scores]

# 绘制3D散点图
scatter = ax.scatter(xs, ys, zs, c=scores, cmap='tab20b')

# 替换图例标签
handles, _ = scatter.legend_elements(prop="colors")
ax.legend(handles, category_labels, title="Loyalty Level")

# 设置图表属性
ax.set_title("RFM 3D散点图")
ax.set_xlabel('Recency')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_zlabel('Monetary')
plt.show()

方法二：直接处理分类型字段 #

先将RFM_Loyalty_Level转为数值编码，再绘制图表并设置对应图例：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pandas as pd

figrfm2 = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = Axes3D(figrfm2, auto_add_to_figure=False)
figrfm2.add_axes(ax)

# 提取数据
xs = RFMScores.Recency
ys = RFMScores.Frequency
zs = RFMScores.Monetary

# 将分类字段转为有序数值编码
level_codes = pd.Categorical(
    RFMScores.RFM_Loyalty_Level,
    categories=['bronze', 'silver', 'gold', 'platinum'],
    ordered=True
).codes

# 绘制3D散点图
scatter = ax.scatter(xs, ys, zs, c=level_codes, cmap='tab20b')

# 设置图例标签
category_labels = ['bronze', 'silver', 'gold', 'platinum']
handles, _ = scatter.legend_elements(prop="colors")
ax.legend(handles, category_labels, title="Loyalty Level")

# 设置图表属性
ax.set_title("RFM 3D散点图")
ax.set_xlabel('Recency')
ax.set_ylabel('Frequency')
ax.set_zlabel('Monetary')
plt.show()

关键说明 #

• 确保level_map中的数值与RFM_Catagory_Level的实际取值对应，若你的数值映射不同（比如0=bronze），需自行调整。
• 使用pd.Categorical时，categories参数的顺序决定了颜色的映射顺序，可根据需求调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JLuu