Voglio creare un diagramma a dispersione (usando matplotlib) in cui i punti sono ombreggiati secondo una terza variabile. Mi sono avvicinato molto a questo:
plt.scatter(w, M, c=p, marker='s')dove w e M sono i punti dati e p è la variabile che voglio sfumare rispetto a.
Tuttavia, voglio farlo in scala di grigi piuttosto che a colori. Qualcuno può aiutare?
Risposte:
Non è necessario impostare manualmente i colori. Invece, specifica una mappa dei colori in scala di grigi ...
import numpy as np
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()
Oppure, se preferisci una gamma più ampia di mappe dei colori , puoi anche specificare il cmapkwarg a scatter. Per utilizzare la versione inversa di uno di questi, basta specificare la " _r" versione di uno di essi. Ad esempio gray_rinvece di gray. Ci sono diverse mappe di colori in scala di grigi differenti pre-fatti (ad esempio gray, gist_yarg, binary, ecc).
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate data...
x = np.random.random(10)
y = np.random.random(10)
plt.scatter(x, y, c=y, s=500, cmap='gray')
plt.show()
mpl.cmè anche disponibile direttamente come plt.cm.
plt.contour()o plt.contourf()- ma questa è una domanda diversa
In matplotlib i colori grigi possono essere indicati come una stringa di un valore numerico compreso tra 0-1.
Per esempioc = '0.1'
Quindi puoi convertire la tua terza variabile in un valore all'interno di questo intervallo e usarla per colorare i tuoi punti.
Nel seguente esempio ho usato la posizione y del punto come valore che determina il colore:
from matplotlib import pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y = [125, 32, 54, 253, 67, 87, 233, 56, 67]
color = [str(item/255.) for item in y]
plt.scatter(x, y, s=500, c=color)
plt.show()
cargomento, con valori alfa nella quarta colonna. Se la terza variabile è Z, con shape=(n,1), allora colors = numpy.hstack((numpy.zeros_like(z), numpy.zeros_like(z), numpy.ones_like(z), z/z.max()))dà un effetto molto bello (ovviamente può essere ottimizzato).
plt.colorbar()lo farà
A volte potrebbe essere necessario tracciare il colore con precisione in base al caso del valore x . Ad esempio, potresti avere un frame di dati con 3 tipi di variabili e alcuni punti dati. E tu vuoi fare quanto segue,
In questo caso, potrebbe essere necessario scrivere su una funzione breve per mappare i valori x sui nomi dei colori corrispondenti come elenco e quindi passare tale elenco al plt.scattercomando.
x=['A','B','B','C','A','B']
y=[15,30,25,18,22,13]
# Function to map the colors as a list from the input list of x variables
def pltcolor(lst):
cols=[]
for l in lst:
if l=='A':
cols.append('red')
elif l=='B':
cols.append('blue')
else:
cols.append('green')
return cols
# Create the colors list using the function above
cols=pltcolor(x)
plt.scatter(x=x,y=y,s=500,c=cols) #Pass on the list created by the function here
plt.grid(True)
plt.show()
