Python散布図：カラーサイクルと同じ色のカラーマップを使用する方法

クラスターをループしてscatter色を指定せずにプロットすると、アクティブなプロパティサイクラーのデフォルトの色（カラーサイクル）が使用されます。アクティブなプロパティサイクラーはで定義されていrcParamsます。使用中のスタイルを介して設定されます。あなたの場合、'fivethirtyeight'

print(plt.rcParams["axes.prop_cycle"])
> cycler('color', ['#008fd5', '#fc4f30', '#e5ae38', '#6d904f', '#8b8b8b', '#810f7c'])

これの最初の2色（ '＃008fd5'、 '＃fc4f30'）は、プロットに表示されている色です。

ascatterをclusterscolor引数として使用すると、これらの値はカラーマップを介して色にマップされます。カラーマップが指定されていない場合は、で定義されているデフォルトのカラーマップを使用しますrcParam。

print(plt.rcParams["image.cmap"])
> "viridis"

The 'fivethirtyeight' style does not define any special colormap, so the default would be unchanged. (The fact that you observe a different colormap than viridis in your picture is due to the fact that there was some other code still active which is not shown in the question.)

At this point I need to start interpreting; I would think that your question really is how to get the single scatter use a colormap that has the same colors as the colorcycle in it. None of the predefined colormaps has the fivethirtyeight cycler colors in it. Hence you would define that colormap manually, by taking the colors from the cycle,

import matplotlib.colors as mcolors
cmap = mcolors.ListedColormap(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])

Now you need a way to index the colormap, because you have discrete clusters.

n = len(clusters.unique())
norm = mcolors.BoundaryNorm(np.arange(n+1)-0.5, n)

もちろん、これには、カラーマップの色の数がクラスの数以上である必要があります。これがここに当てはまります。

すべてをまとめると（わかりやすくするために、別のカテゴリを追加しました）

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

plt.style.use('fivethirtyeight') #relevant here!!

X=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 11, 12, 13, 14, 15])
Y=pd.Series([1,1,1,1,1,2,2,2,2,2])
clusters=pd.Series([0,0,0,0,0,1,1,1,1,2])

cmap = mcolors.ListedColormap(plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'])
n = len(clusters.unique())
norm = mcolors.BoundaryNorm(np.arange(n+1)-0.5, n)

plt.figure(figsize = (6, 4))
sc = plt.scatter(X,Y, c=clusters, cmap=cmap, norm=norm)
plt.colorbar(sc, ticks=clusters.unique())
plt.title("example4")

plt.show()