如何根据 Matplotlib 中的第三个变量对分散标记进行颜色着色？

基于第三个变量为散点标记着色

散点图是可视化两个或多个变量之间关系的有效方法。当您想要表示第三个变量时，可以使用它为散点图中的标记着色。以下是如何在 Matplotlib 中实现灰度着色：

要以灰度方式为标记着色，您可以为分散函数指定灰度颜色图。颜色图定义将用于对标记进行着色的颜色范围。这是一个示例：

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()

在此示例中：

• 我们导入 numpy 进行数据操作，导入 matplotlib.pyplot 进行绘图。
• 我们生成样本数据w、M 和 p。
• 我们使用 plt.scatter 绘制数据点，指定 c=p 使用 p 中的值来确定每个标记的颜色。
• 我们设置s=500 来调整标记的大小。
• 至关重要的是，我们指定 cmap='gray' 参数来使用灰度颜色图。这将根据 p.

中的值以灰色阴影对标记进行着色。或者，如果您喜欢更广泛的灰度颜色图选择，则可以直接指定 cmap 参数。有许多预制的灰度颜色图可用，例如gray、gist_yarg 和binary。要使用任何颜色图的反转版本，请附加“_r”。例如，用gray_r代替gray。这是使用灰色颜色图的示例：

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

以上是如何根据 Matplotlib 中的第三个变量对分散标记进行颜色着色？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！