如何在 Python 中基于第三个变量对分散标记进行颜色着色？

如何根据第三个变量对散点标记进行颜色

散点图是 matplotlib 中强大的可视化工具，可让您探索之间的关系变量。在某些情况下，您可能希望根据第三个变量对散点图中的点进行着色，以揭示其他模式或见解。

要基于第三个变量对散点标记进行颜色着色，您可以利用分散函数。此参数控制每个点的颜色，允许您将第三个变量的值映射到特定颜色。

例如，考虑一个散点图，您希望根据相应的 p 值对点进行着色：

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

这里，w 和 M 是正在绘制的数据点，p 是要用于着色的第三个变量。但是，此代码将使用默认颜色图为标记着色，如果您想创建灰度表示，这可能不适合。

要指定灰度颜色，您可以使用gray()函数或提供灰度颜色映射到分散函数的 cmap 参数：

# 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() 函数只是将当前颜色转换为灰度，而使用灰度颜色映射允许您从更广泛的预制颜色中进行选择灰度表示。通过采用这些技术，您可以根据第三个变量有效地对散点标记进行着色，从而为数据可视化提供额外的上下文和理解。

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