Python で 3 番目の変数に基づいて散布マーカーに色を付けるにはどうすればよいですか?

3 番目の変数に基づいて散布マーカーに色を付ける方法

matplotlib の強力な視覚化ツールである散布図を使用すると、次の変数間の関係を調べることができます。変数。場合によっては、追加のパターンや洞察を明らかにするために、3 番目の変数に従って散布図内の点を陰影付けすることができます。

3 番目の変数に基づいて散布マーカーに色を付けるには、スキャッター機能。このパラメータは各点の色を制御し、3 番目の変数の値を特定の色にマッピングできるようにします。

たとえば、対応する p 値に基づいて点をシェーディングする散布図について考えてみましょう。

plt.scatter(w, M, c=p, marker='s')

ここで、w と M はプロットされるデータ点であり、p は色付けに使用する 3 番目の変数です。ただし、このコードはデフォルトのカラーマップを使用してマーカーに色を付けます。これは、グレースケール表現を作成する場合には適さない可能性があります。

グレースケールの色を指定するには、gray() 関数を使用するか、グレースケール カラーマップを散布関数の cmap パラメータに変換します:

# Gray out the colors
plt.scatter(w, M, c=p, marker='s')
plt.gray() 

# Specify a grayscale colormap
plt.scatter(x, y, c=y, s=500, cmap='gray')

gray() 関数は単に現在の色をグレースケールに変換しますが、グレースケール カラーマップを使用すると、事前に作成された幅広いグレースケール表現から選択できます。これらの手法を採用すると、3 番目の変数に基づいて散布マーカーを効果的にシェーディングでき、データの視覚化に追加のコンテキストと理解を提供できます。

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