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？

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。

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