如何根據 Matplotlib 中的第三個變數對分散標記進行顏色著色？

基於第三個變數為散點標記著色

散點圖是可視化兩個或多個變數之間關係的有效方法。當您想要表示第三個變數時，可以使用它來為散佈圖中的標記著色。以下是如何在 Matplotlib 中實作灰階著色：

要以灰階方式為標記著色，您可以為分散函數指定灰階顏色圖。顏色圖定義將用於對標記進行著色的顏色範圍。這是一個範例：

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()

在此範例中：

• 我們匯入 numpy 進行資料操作，匯入 matplotlib.pyplot 進行繪圖。
• 我們產生樣本資料w、M 和 p。
• 我們使用 plt.scatter 繪製資料點，指定c=p 使用 p 中的值來決定每個標記的顏色。
• 我們設定 s=500 來調整標記的大小。
• 至關重要的是，我們指定 cmap=' grey' 參數使用灰階顏色圖。這將根據 p.

中的值以灰色陰影對標記進行著色。或者，如果您喜歡更廣泛的灰階色彩圖選擇，則可以直接指定 cmap 參數。有許多預製的灰階顏色圖可用，例如gray、gist_yarg 和binary。若要使用任何顏色圖的反轉版本，請附加“_r”。例如，用gray_r代替gray。這是使用灰色顏色圖的範例：

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

以上是如何根據 Matplotlib 中的第三個變數對分散標記進行顏色著色？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！