Matplotlib散点图；颜色作为第三变量的函数

Question

我想绘制一个散点图（使用matplotlib），其中的点根据第三个变量着色。我已经很接近了：

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

其中w和M是数据点，p是我要对其进行着色的变量。
但是我想用灰阶而不是彩色的。有人能帮忙吗？

Answer 1

在matplotlib中，灰色可以作为介于0-1之间的数值字符串给出。
例如c = '0.1'

然后，您可以将第三个变量转换为该范围内的值，并使用该值为点上色。
在下面的示例中，我使用点的y位置作为确定颜色的值：

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()

Answer 2

不需要手动设置颜色。相反，请指定灰度颜色映射。。。

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()

或者，如果您喜欢wider range of colormaps，也可以指定cmapkwarg到scatter。要使用其中任何一个的反向版本，只需指定其中任何一个的“_r”版本。E、 g.gray_r而不是gray。有几种不同的灰度彩色地图是预先制作的（例如，gray，gist_yarg，binary，等等）。

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()

Answer 3

有时可能需要根据x值大小写精确绘制颜色。例如，您可能有一个包含3种类型变量和一些数据点的数据帧。你想做的是

• 与红色物理变量“A”对应的绘图点。
• 与蓝色物理变量“B”对应的绘图点。
• 对应于物理变量“C”的绿色绘图点。

在这种情况下，您可能需要编写to short函数，将x值映射为相应的颜色名称作为列表，然后将该列表传递给plt.scatter命令。

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()