如何在 Python 中基於第三個變數對分散標記進行顏色著色？

如何根據第三個變數對散點標記進行顏色

散點圖是matplotlib 中強大的視覺化工具，可讓您探索之間的關係變數。在某些情況下，您可能希望根據第三個變數對散點圖中的點進行著色，以揭示其他模式或見解。

要基於第三個變數對散點標記進行顏色著色，您可以利用分散函數。此參數控制每個點的顏色，允許​​您將第三個變數的值對應到特定顏色。

例如，考慮一個散點圖，您希望根據相應的p 值對點進行著色：

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

這裡，w 和M 是正在繪製的數據點，p 是要用於著色的第三個變數。但是，此程式碼將使用預設顏色圖為標記著色，如果您想建立灰階表示，這可能不適合。

要指定灰階顏色，您可以使用gray()函數或提供灰階顏色對應到分散函數的cmap 參數：

# 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() 函數只是將目前顏色轉換為灰度，而使用灰階顏色映射可讓您從更廣泛的預製顏色中進行選擇灰階表示。透過採用這些技術，您可以根據第三個變數有效地對散點標記進行著色，從而為資料視覺化提供額外的上下文和理解。

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