在matplotlib散點圖中針對x和y繪制一些第三變量？

Question

一般來說，我對散點圖和python很陌生。 我正在嘗試針對x和ay繪制第三個變量，但是，我不確定如何指定該參數？ 因此，我將擁有X值（整數），y值（也整數），然后在圖形本身上希望模型分數顯示。 有什么辦法可以做這種事情嗎？

謝謝。

Answer 1

您可以使用顏色繪制第三個值。 這是一個非常小的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
plt.scatter(x,y, c=z, s=5, cmap=cm.hsv)
cbar= plt.colorbar()
plt.show()

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編輯

您還可以使用標記的大小，其透明度，色相或rgb值來描繪更多信息。 這是一個標記大小，alpha級別和顏色在感知上一致的顏色圖上的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.cm as cmx

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
t = np.random.rand(100)
w = np.random.rand(100)
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
cmap = plt.get_cmap('plasma')
cNorm  = colors.Normalize(vmin=0, vmax=max(z))
scalarMap = cmx.ScalarMappable(norm=cNorm, cmap=cmap)
for i in range(100):
    ax.scatter(x[i],y[i], c=scalarMap.to_rgba(z[i]), s=t[i]*100, cmap=cmx.plasma, alpha=w[i], edgecolor='none')
scalarMap.set_array([])
fig.colorbar(scalarMap,ax=ax)
for a in [0.1, 0.5, 0.9]:
    ax.scatter([], [], c='k', alpha=0.5, s=a*100, label=str(a), edgecolors='none')
l1 = ax.legend(scatterpoints=1, frameon=True, loc='lower left' ,markerscale=1)
for b in [0.25, 0.5, 0.75]:
    ax.scatter([], [], c='k', alpha=b, s=50, label=str(b), edgecolors='none')
ax.legend(scatterpoints=1, frameon=True, loc='lower right' ,markerscale=1)
fig.show()

Answer 2

在表面上看，這個問題並沒有真正意義，因為傳統的散點圖只有兩軸，當然你不能用三個維度（x，y和精度）繪制點。

但是，還有其他方法可以這樣做。

1. 使用顏色

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.random.rand(200)
y = np.random.rand(200)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.scatter(x, y, c=(x + y), cmap='RdPu')

scatter采用c參數（可以是數字值）以及cmap參數（可以是引用colormap的字符串）。

colormap對象將c提供的數字轉換為沿顏色映射的點，您可以將其視為漸變條。

2. 使用3D軸

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
ax = Axes3D(fig)

ax.scatter(x, y, (x + y))

這會將您的第3維（精度）轉換為普通的空間維。

3. 使用標記的大小

與第一部分中的顏色選項非常相似，您可以更改分散標記的大小（前提是您對值的比例有所了解）。 因此，根據第一個示例，您也可以這樣做；

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.random.rand(200)
y = np.random.rand(200)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.scatter(x, y, c='k', s=5*(x + y), cmap='RdPu')

scatter也采用s參數，該參數更改了標記的大小。