相关图里数据点可以用点的大小颜色形状等增加别的维度的信息量

[adderiyjose862-blip]

相关图可以画成这样吗？下图的数据点大小与转移肿瘤的样本量成正比。颜色表示原发肿瘤部位，边框颜色表示转移部位。就是不仅描述了X和Y轴两个维度的相关性，而且能够在图上展示数据点其他维度的信息。

参考文献

[RicardoRyn]

当前版本已经可以实现一个点一个颜色以及大小，只需向dots_color和dots_size中传入一个由颜色字符串构成的列表和一个由数字构成的列表即可，例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from plotfig import plot_correlation_figure

fig, ax = plt.subplots()

np.random.seed(42)
data1 = np.arange(100)
data2 = data1 + np.random.normal(1,50, 100)

dots_color = ["blue"] * 10 + ["orange"] * 20 + ["green"] * 30 + ["red"] * 40
dots_size = [10] * 10 + [20] * 20 + [30] * 30 + [40] * 40

ax = plot_correlation_figure(
    data1,
    data2,
    dots_color=dots_color,
    dots_size=dots_size,
)

fig.show()

我在想的是，是否有必要增加一个参数来单独控制散点的边框颜色（使其可以与填充色不同）。不过，我个人觉得这个需求实际用处不大。

[RicardoRyn]

我在想的是，是否有必要增加一个参数来单独控制散点的边框颜色（使其可以与填充色不同）。不过，我个人觉得这个需求实际用处不大。

在1.20.0版本中通过dots_edgecolor即可实现对应功能。