基于第三个变量为散点标记着色
在 matplotlib 中，散点图可用于可视化坐标平面上的数据点。通常，基于第三个变量来区分点是有用的。这可以通过使用 plt.scatter() 函数中的 c 参数来实现，该参数指定每个标记的颜色。
灰度着色
来创建散点图当点根据第三个变量以灰度着色时，我们可以使用灰度颜色图。这可以通过将 plt.scatter() 函数中的 cmap 参数设置为灰度颜色图来实现，例如“gray”或“gist_yarg”。
示例
考虑以下数据：
w = np.random.random(10) M = np.random.random(10) p = np.random.random(10) # Third variable for shading
要创建一个散点图，其中点根据 p 中的值进行着色，我们可以使用以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(w, M, c=p, s=500, cmap='gray') plt.show()
这将生成散点图，其中标记根据 p 中的值进行着色，较浅的阴影对应于较小的值，较暗的阴影对应于较大的值。
替代颜色图
如果如果需要，可以通过将其他灰度颜色图的名称指定为 cmap 参数来使用它们。可用颜色图的列表可以在 matplotlib 文档中找到。通过尝试不同的颜色图，您可以自定义可视化效果以最适合您的需求。
以上是如何使用灰度着色基于第三个变量在 matplotlib 中对颜色分散标记进行颜色处理？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
