グレースケールの色付けを使用して散布図を強化するにはどうすればよいですか?

グレースケール色付けによる散布図の強化

3 番目の変数に基づいて色の濃淡でデータ ポイントを視覚化する散布図を作成することは、便利なテクニックです。ただし、グレースケール シェーディングを実現するには、少し異なるアプローチが必要です。

この場合、重要なのは、グレースケール カラーマップを使用することです。グレースケール カラーマップを指定すると、3 番目の変数値をグレーの階調に変換し、散布図に追加の次元を効果的に追加できます。

実装:

これを実装するにはこの手法を使用するには、次の手順に従います。

1. 必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. データ ポイントを生成します (「w」と「M」を想定) ' はすでに利用可能です):

   # Generate data...
   p = np.random.random(10)  # Example data for the third variable

3. グレースケール カラーマップとポイント サイズを指定して散布図を作成します:

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

4. プロット:

   plt.show()

このアプローチでは、データ ポイントが 3 番目の変数 'p' の値に従って陰影付けされるグレースケール散布図が生成されます。結果として得られるプロットは、データのより有益な視覚化を提供します。

以上がグレースケールの色付けを使用して散布図を強化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。