如何使用灰度着色增强散点图？

使用灰度着色增强散点图

创建基于第三个变量的颜色阴影可视化数据点的散点图是一种有用的技术。然而，实现灰度着色需要稍微不同的方法。

在这种情况下，关键是使用灰度颜色图。通过指定灰度颜色图，您可以将第三个变量值转换为灰色阴影，从而有效地为散点图添加额外的维度。

实现：

实现此技术，请按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成数据点（假设“w”和“M”已经可用）：

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

3. 创建散点图，指定灰度颜色图和点大小：

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

4. 显示绘图：

   plt.show()

此方法生成一个灰度散点图，其中数据点根据以下内容进行着色第三个变量“p”的值。生成的图提供了更丰富的数据可视化。

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