


Färben von Streumarkierungen basierend auf einer dritten Variablen
In matplotlib können Streudiagramme verwendet werden, um Datenpunkte auf einer Koordinatenebene zu visualisieren. Oft ist es sinnvoll, die Punkte anhand einer dritten Variablen zu differenzieren. Dies kann durch die Verwendung des Parameters c in der Funktion plt.scatter() erreicht werden, der die Farbe jeder Markierung angibt.
Graustufenschattierung
Zum Erstellen eines Streudiagramms Wenn die Punkte entsprechend einer dritten Variablen in Graustufen schattiert werden, können wir eine Graustufen-Farbkarte verwenden. Dies kann erreicht werden, indem das cmap-Argument in der Funktion plt.scatter() auf eine Graustufen-Farbkarte gesetzt wird, beispielsweise „gray“ oder „gist_yarg“.
Beispiel
Berücksichtigen Sie die folgenden Daten:
w = np.random.random(10) M = np.random.random(10) p = np.random.random(10) # Third variable for shading
Um ein Streudiagramm zu erstellen, in dem die Punkte entsprechend den Werten in schattiert sind p können wir den folgenden Code verwenden:
import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(w, M, c=p, s=500, cmap='gray') plt.show()
Dadurch wird ein Streudiagramm erstellt, in dem die Markierungen entsprechend den Werten in p schattiert werden, wobei hellere Schattierungen kleineren Werten und dunklere Schattierungen größeren Werten entsprechen.
Alternative Farbkarten
Auf Wunsch können durch Angabe ihrer Namen auch andere Graustufen-Farbkarten verwendet werden als cmap-Argument. Eine Liste der verfügbaren Farbkarten finden Sie in der Matplotlib-Dokumentation. Durch das Experimentieren mit verschiedenen Farbkarten können Sie die Visualisierung an Ihre Bedürfnisse anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Streumarkierungen in Matplotlib basierend auf einer dritten Variablen mithilfe von Graustufenschattierungen einfärben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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