matplotlib散点图的颜色参数是`c`，但`color`也可用；效果差异大

Question

我不小心在matplotlib的散点图中用color代替了c作为颜色参数（c在文档中有说明）。结果是可以运行，但显示的效果不一样：默认情况下边缘颜色消失了。现在我在想，这样的结果是否是预期的，以及这是怎么回事，为什么会这样……

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10,10))

samples = np.random.randn(30,2)

ax[0][0].scatter(samples[:,0], samples[:,1], 
            color='red',
            label='color="red"')

ax[1][0].scatter(samples[:,0], samples[:,1],
            c='red',
            label='c="red"')

ax[0][1].scatter(samples[:,0], samples[:,1], 
            edgecolor='white', 
            c='red',
            label='c="red", edgecolor="white"')

ax[1][1].scatter(samples[:,0], samples[:,1], 
            edgecolor='0', 
            c='1',
            label='color="1.0", edgecolor="0"')

for row in ax:
    for col in row:
        col.legend(loc='upper left') 

plt.show()

Answer 1

这不是一个错误，而是我觉得matplotlib文档有点模糊。

标记的颜色可以通过c、color、edgecolor和facecolor来定义。

c是在scatter()这个函数的源代码中定义的，它在axes.py文件里。c相当于facecolor。当你使用c='r'时，edgecolor没有被定义，这时就会使用matplotlib.rcParams中的默认值，而这个默认值是k（黑色）。

color、edgecolor和facecolor会传递给scatter()返回的collection.Collection对象。你会在源代码collections.py中看到（set_color()、set_edgecolor()和set_facecolor()方法），set_color()基本上是调用set_edgecolor和set_facecolor，因此这两个属性会被设置成相同的值。

这些我希望能解释你在原帖中描述的行为。在c='red'的情况下，边缘是黑色，面色是红色。而在color=red的情况下，面色和边缘颜色都是红色。