дятся только заполненные синие точки.
318 Глава 15 • Генерирование
данных
Определение пользовательских цветов
Чтобы изменить цвет точек, передайте
scatter()
аргумент
c
с именем используе-
мого цвета:
plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolor='none', s=40)
Также возможно определять пользовательские цвета в цветовой модели RGB. Что-
бы определить цвет, передайте аргумент
c
с кортежем из трех дробных значений
(для красной, зеленой и синей составляющих) в диапазоне от 0 до 1. Например,
следующая строка создает диаграмму со светло-синими точками:
plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolor='none', s=40)
Значения, близкие к 0, дают более темные цвета, а со значениями, близкими к 1,
цвета получаются более светлыми.
Цветовые карты
Цветовая карта (colormap) представляет собой серию цветов градиента, опре-
деляющую плавный переход от начального цвета к конечному. Цветовые карты
используются в визуализациях для выделения закономерностей в данных. Напри-
мер, малые значения можно обозначить светлыми цветами, а большие — темными.
Модуль
pyplot
включает набор встроенных цветовых карт. Чтобы воспользоваться
одной из готовых карт, нужно указать, как модуль
pyplot
должен присваивать цвет
каждой точке набора данных. В следующем примере цвет каждой точки присваи-
вается на основании значения y:
scatter_squares.py
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,
edgecolor='none', s=40)
# Назначение заголовка диаграммы и меток осей.
...
Мы передаем в
c
список
y-values
, а затем указываем
pyplot
, какая цветовая
карта должна использоваться, при помощи аргумента
cmap
. Следующий код
окрашивает точки с меньшими значениями y в светло-синий цвет, а точки
с бульшими значениями y — в темно-синий цвет. Полученная диаграмма изо-
бражена на рис. 15.7.
Достарыңызбен бөлісу: