Matplotlib의 세 번째 변수를 기반으로 분산형 마커를 색칠하는 방법은 무엇입니까?

세 번째 변수를 기반으로 산점도 표시 색상 지정

산점도는 둘 이상의 변수 간의 관계를 시각화하는 효과적인 방법입니다. 표현하려는 세 번째 변수가 있는 경우 이를 사용하여 산점도의 마커 색상을 지정할 수 있습니다. Matplotlib에서 그레이스케일 색상을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

마커를 그레이스케일로 색상을 지정하려면 스캐터 함수에 그레이스케일 컬러맵을 지정할 수 있습니다. 컬러맵은 마커를 음영 처리하는 데 사용되는 색상 범위를 정의합니다. 예는 다음과 같습니다.

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()

이 예에서는

• 데이터 조작을 위해 numpy를 가져오고 플로팅을 위해 matplotlib.pyplot을 가져옵니다.
• 우리는 다음에 대한 샘플 데이터를 생성합니다. w, M, p.
• plt.scatter를 사용하여 데이터 포인트를 표시하고 c=p를 지정하여 p의 값을 사용하여 각 마커의 색상을 결정합니다.
• 설정합니다. s=500으로 마커의 크기를 조정합니다.
• 결정적으로 회색조 컬러맵을 사용하려면 cmap='gray' 인수를 지정합니다. 이렇게 하면 p의 값에 따라 마커가 회색 음영으로 음영처리됩니다.

또는 더 폭넓은 회색조 색상맵 선택을 선호하는 경우 cmap 매개변수를 직접 지정할 수 있습니다. grey, gist_yarg 및 바이너리와 같이 미리 만들어진 다양한 회색조 색상맵을 사용할 수 있습니다. 컬러맵의 반대 버전을 사용하려면 "_r"을 추가하십시오. 예를 들어 회색 대신 grey_r입니다. 다음은 회색 색상맵을 사용한 예입니다.

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

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