Comment puis-je colorer les marqueurs de dispersion dans matplotlib en fonction d'une troisième variable en utilisant un ombrage en niveaux de gris ?

Coloration des marqueurs de dispersion basés sur une troisième variable

Dans matplotlib, les nuages ​​de points peuvent être utilisés pour visualiser des points de données sur un plan de coordonnées. Souvent, il est utile de différencier les points en fonction d’une troisième variable. Ceci peut être réalisé en utilisant le paramètre c dans la fonction plt.scatter(), qui spécifie la couleur de chaque marqueur.

Ombrage en niveaux de gris

Pour créer un nuage de points où les points sont ombrés en niveaux de gris selon une troisième variable, on peut utiliser une palette de couleurs en niveaux de gris. Ceci peut être réalisé en définissant l'argument cmap dans la fonction plt.scatter() sur une palette de couleurs en niveaux de gris, telle que « gray » ou « gist_yarg ».

Exemple

Considérez les données suivantes :

w = np.random.random(10)
M = np.random.random(10)
p = np.random.random(10)  # Third variable for shading

Pour créer un nuage de points où les points sont ombrés en fonction des valeurs en p, nous pouvons utiliser le code suivant :

import matplotlib.pyplot as plt

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

Cela générera un nuage de points où les marqueurs sont ombrés en fonction des valeurs de p, avec des nuances plus claires correspondant à des valeurs plus petites et des nuances plus foncées correspondant à des valeurs plus grandes.

Cartes de couleurs alternatives

Si Si vous le souhaitez, d'autres cartes de couleurs en niveaux de gris peuvent être utilisées en spécifiant leurs noms comme argument cmap. Une liste des cartes de couleurs disponibles peut être trouvée dans la documentation matplotlib. En expérimentant différentes palettes de couleurs, vous pouvez personnaliser la visualisation en fonction de vos besoins.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!