在 matplotlib 中，散点图可用于可视化数据点之间的关系。为了增加这些图的深度，可以根据第三个变量对点进行着色。下面是实现此目的的简单方法。
下面的代码片段演示了如何创建散点图，其中点根据第三个变量进行着色：
plt.scatter(w, M, c=p, marker='s')
这里，w 和 M 代表数据点，而 p 表示用于着色的变量。
要以灰度显示绘图，请删除颜色规范并使用灰度颜色图：
import matplotlib.pyplot as plt # Generate data... x = np.random.random(10) y = np.random.random(10) # Plot... plt.scatter(x, y, c=y, s=500) plt.gray() plt.show()
此代码使用 plt. Gray() 方法自动为点分配灰度值。
或者，可以通过 scatter 中的 cmap 关键字参数指定特定的灰度颜色图。选项包括“gray”、“gist_yarg”、“binary”等。可以通过在名称中添加“_r”来选择颜色图的反转版本。
plt.scatter(x, y, c=y, s=500, cmap='gray')
以上是如何根据 Matplotlib 中第三个变量的值对散点标记进行颜色着色？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
