如何根据 Matplotlib 中第三个变量的值对散点标记进行颜色着色？

根据第三个变量的值对散点标记着色

在 matplotlib 中，散点图可用于可视化数据点之间的关系。为了增加这些图的深度，可以根据第三个变量对点进行着色。下面是实现此目的的简单方法。

下面的代码片段演示了如何创建散点图，其中点根据第三个变量进行着色：

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

这里，w 和 M 代表数据点，而 p 表示用于着色的变量。

要以灰度显示绘图，请删除颜色规范并使用灰度colormap:

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()

此代码使用 plt.gray() 方法自动为点分配灰度值。

或者，可以通过 cmap 关键字参数指定特定的灰度颜色图分散中。选项包括“gray”、“gist_yarg”、“binary”等。可以通过在名称中添加“_r”来选择颜色图的反转版本。

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

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