Matplotlib技术求助：如何让每次绘图时各组点使用固定颜色？

嘿，这个问题我之前调可视化的时候也踩过坑！你遇到的颜色每次变化的问题，是因为Matplotlib默认的颜色循环会在每次绘图时从头触发，但直接传c=x不生效的原因是——scatter的c参数如果是单个数值，它会把这个值映射到颜色条（colormap）上，而不是直接对应颜色循环里的第x个颜色。

下面给你两种靠谱的解决方法，都能让每个类别（0-9）的颜色固定下来：

方法1：复用Matplotlib默认颜色循环 #

直接获取Matplotlib内置的颜色循环列表，让每个类别对应列表里固定索引的颜色：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取默认的颜色循环列表，里面的颜色顺序是固定的
fixed_colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']

plt.figure(figsize=[13, 8])
for x in range(10):
    labels = pred_labels[:len(predict)]
    mask = labels == x
    # 用color参数指定固定颜色，x对应列表里的第x个颜色
    plt.scatter(tnse[:, 0][mask], tnse[:, 1][mask], label=x, color=fixed_colors[x])
plt.legend(fontsize='large')
plt.title('MNIST predictions')
plt.show()

方法2：自定义固定颜色列表 #

如果你想自己指定每个类别的颜色，比如用区分度更高的配色，可以手动定义一个包含10种颜色的列表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 自定义10种固定颜色，顺序对应类别0-9
fixed_colors = [
    '#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#96CEB4', '#FFEAA7',
    '#DDA0DD', '#98D8C8', '#F7DC6F', '#BB8FCE', '#85C1E9'
]

plt.figure(figsize=[13, 8])
for x in range(10):
    labels = pred_labels[:len(predict)]
    mask = labels == x
    plt.scatter(tnse[:, 0][mask], tnse[:, 1][mask], label=x, color=fixed_colors[x])
plt.legend(fontsize='large')
plt.title('MNIST predictions')
plt.show()

为什么之前的c=x不生效？ #

简单说，scatter的c参数有两种核心用法：

• 如果传入的是数组，它会把数组里的每个值映射到颜色条上，生成渐变效果；
• 如果传入单个数值，它会把这个数值当作颜色映射的一个点，而不是直接使用颜色循环里的颜色。

而color参数是直接指定单个颜色，正好符合我们给每个类别固定颜色的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yoskutik