我想在图表上绘制带有图像的图形。我正在进行k-means聚类，之后我想在每个聚类上显示图像，并使用相同的边框颜色。

我有一些代码，基本上是将图像放置在图表上，并带有黑色边框

fig = plt.gcf()fig.clf()ax = plt.subplot(111)# 添加第一张图像for i in range(0, len(dataset['val'].path)):        ab = AnnotationBbox(OffsetImage(img, zoom=.15, cmap='gray'),                        [reduced_data[i][0], reduced_data[i][1]],                        frameon=True,                        xybox=(10, 10),                        xycoords='data',                        boxcoords="offset points",                        arrowprops=dict(arrowstyle="-"))    ax.add_artist(ab)plt.draw()plt.show()

我在scickit learn文档中查了一些教程，我也查看了matplotlib网页上的AnnotationBbox和OffsetImage构造函数，但没有结果。我想知道是否有办法更改插入图表中图像的边框颜色，使其与我为每个聚类指定的颜色相匹配。

回答：

你可以使用bboxprops=dict(edgecolor='red')来设置你的AnnotationBbox的边界框。一个最小的示例，

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBboxfig, ax = plt.subplots()im = OffsetImage(np.arange(100).reshape((10, 10)))ab1 = AnnotationBbox(im, (0.5, 0.5),                    bboxprops =dict(edgecolor='red'))ab2 = AnnotationBbox(im, (0.75, 0.75),                    bboxprops =dict(edgecolor=[0.2,1.,0.5]  ))ax.add_artist(ab1)ax.add_artist(ab2)plt.show()

这将得到，