Python에서 세 번째 변수를 기반으로 산점도 마커를 색칠하는 방법은 무엇입니까?

세 번째 변수를 기반으로 산점도 표식을 색칠하는 방법

matplotlib의 강력한 시각화 도구인 산점도를 사용하면 두 변수 사이의 관계를 탐색할 수 있습니다. 변수. 경우에 따라 추가 패턴이나 통찰력을 나타내기 위해 세 번째 변수에 따라 산점도의 점을 음영 처리할 수도 있습니다.

세 번째 변수를 기반으로 산점도 마커에 색상을 지정하려면 분산 기능. 이 매개변수는 각 점의 색상을 제어하여 세 번째 변수의 값을 특정 색상에 매핑할 수 있습니다.

예를 들어 해당 p 값을 기준으로 점을 음영 처리하려는 산점도를 생각해 보세요.

plt.scatter(w, M, c=p, marker='s')

여기서 w와 M은 플롯되는 데이터 포인트이고, p는 색칠에 사용할 세 번째 변수입니다. 그러나 이 코드는 기본 색상맵을 사용하여 마커의 색상을 지정하므로 회색조 표현을 생성하려는 경우 적합하지 않을 수 있습니다.

회색조 색상을 지정하려면 grey() 함수를 사용하거나 회색조 색상맵을 분산 함수의 cmap 매개변수로:

# Gray out the colors
plt.scatter(w, M, c=p, marker='s')
plt.gray() 

# Specify a grayscale colormap
plt.scatter(x, y, c=y, s=500, cmap='gray')

gray() 함수는 단순히 현재 색상을 회색조로 변환하는 반면, 회색조 색상맵을 사용하면 미리 만들어진 더 넓은 범위의 색상 중에서 선택할 수 있습니다. 회색조 표현. 이러한 기술을 사용하면 세 번째 변수를 기반으로 분산형 마커를 효과적으로 음영 처리하여 데이터 시각화에 대한 추가 컨텍스트와 이해를 제공할 수 있습니다.

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