Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Saya Boleh Mewarna Penanda Taburan mengikut Nilai Pembolehubah Ketiga dalam Matplotlib?

Bagaimanakah Saya Boleh Mewarna Penanda Taburan mengikut Nilai Pembolehubah Ketiga dalam Matplotlib?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-11-15 10:54:02391semak imbas

How Can I Color Scatter Markers by Values of a Third Variable in Matplotlib?

Mewarnai Penanda Serakan mengikut Nilai Pembolehubah Ketiga

Dalam matplotlib, scatterplot boleh digunakan untuk menggambarkan hubungan antara titik data. Untuk menambah lebih kedalaman pada plot ini, titik boleh dilorekkan mengikut pembolehubah ketiga. Di bawah ialah pendekatan mudah untuk mencapai perkara ini.

Coretan kod di bawah menunjukkan cara mencipta plot serakan yang mana titik dilorekkan mengikut pembolehubah ketiga:

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

Di sini, w dan M mewakili titik data, manakala p menandakan pembolehubah yang digunakan untuk teduhan.

Untuk memaparkan plot dalam skala kelabu, alih keluar spesifikasi warna dan gunakan peta warna skala kelabu:

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()

Kod ini menggunakan kaedah plt.gray() untuk menetapkan nilai skala kelabu secara automatik kepada titik.

Sebagai alternatif, seseorang boleh menentukan tertentu peta warna skala kelabu melalui hujah kata kunci cmap dalam taburan. Pilihan termasuk 'kelabu', 'gist_yarg', 'binary' dan lain-lain. Versi terbalik peta warna boleh dipilih dengan menambahkan "_r" pada namanya.

plt.scatter(x, y, c=y, s=500, cmap='gray')

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mewarna Penanda Taburan mengikut Nilai Pembolehubah Ketiga dalam Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel sebelumnya:Keperluan Pembelajaran MendalamArtikel seterusnya:Keperluan Pembelajaran Mendalam