Matplotlib の 3 番目の変数に基づいて散布マーカーに色を付ける方法

3 番目の変数に基づいた散布マーカーの色付け

散布図は、2 つ以上の変数間の関係を視覚化する効果的な方法です。表現したい 3 番目の変数がある場合、それを使用して散布図内のマーカーに色を付けることができます。 Matplotlib でグレースケールの色付けを実現する方法は次のとおりです。

マーカーをグレースケールで色付けするには、散布関数にグレースケール カラーマップを指定できます。カラーマップは、マーカーの陰影付けに使用される色の範囲を定義します。以下に例を示します:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate sample data
w = np.random.rand(10)
M = np.random.rand(10)
p = np.random.rand(10)

plt.scatter(w, M, c=p, s=500, cmap='gray')  # s is the marker size
plt.show()

この例では:

• データ操作用に numpy をインポートし、プロット用に matplotlib.pyplot をインポートします。
• サンプル データを生成します。 w、M、および p。
• plt.scatter を使用してデータ ポイントをプロットし、c=p を指定して p の値を使用して各マーカーの色を決定します。
• 次のように設定します。マーカーのサイズを調整するには、s=500 を使用します。
• 重要なのは、グレースケール カラーマップを使用するために cmap='gray' 引数を指定することです。これにより、p の値に従ってマーカーがグレーの色合いで陰影付けされます。

または、グレースケール カラーマップのより幅広い選択が必要な場合は、cmap パラメーターを直接指定できます。 grey、gist_yarg、binary など、あらかじめ作成されたグレースケール カラーマップが多数用意されています。カラーマップの反転バージョンを使用するには、「_r」を追加します。たとえば、gray の代わりに grey_r を使用します。以下はグレーのカラーマップを使用した例です:

plt.scatter(w, M, c=p, s=500, cmap='gray')

以上がMatplotlib の 3 番目の変数に基づいて散布マーカーに色を付ける方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。