두 객체에 대한 scatter plot(산포도)를 작성하는데 각 객체를 구별하기 위해 색을 사용합니다.
scatter plot을 작성하기 위해 다음 함수를 사용합니다.
plt.scatter()
두 그룹을 구별하기 위해 color 매개변수를 사용합니다. 이 변수에 인수로 회색의 농도를 조절하기 위해 (0, 1) 사이의 값을 문자형으로 전달합니다.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.linspace(-1, 1, 100)
>>> y=np.random.randn(100, 2)
>>> plt.scatter(x, y[:,0], color='0.75')
>>> plt.scatter(x, y[:,1], color='0.25')
>>> plt.show()
물론 일반적인 용어인 'r', 'g' 등을 사용하여 색을 지정할 수 있습니다.
위의 그래프는 각 점들의 회색의 농도에 따라 그룹화 한것입니다. 함수의 color의 인수를 제어함으로서 이루어지는 것이지요. 이와 마찬가지로 각 점의 테두리의 색을 지정할 수도 있습니다. 이 경우에는 edgecolor 매개변수를 사용합니다.
>>> plt.scatter(x, y[:,0], color='1', edgecolor="r")
>>> plt.scatter(x, y[:,1], color='0.75', edgecolor="b")
scatter plot을 작성하기 위해 다음 함수를 사용합니다.
plt.scatter()
두 그룹을 구별하기 위해 color 매개변수를 사용합니다. 이 변수에 인수로 회색의 농도를 조절하기 위해 (0, 1) 사이의 값을 문자형으로 전달합니다.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.linspace(-1, 1, 100)
>>> y=np.random.randn(100, 2)
>>> plt.scatter(x, y[:,0], color='0.75')
>>> plt.scatter(x, y[:,1], color='0.25')
>>> plt.show()
물론 일반적인 용어인 'r', 'g' 등을 사용하여 색을 지정할 수 있습니다.
위의 그래프는 각 점들의 회색의 농도에 따라 그룹화 한것입니다. 함수의 color의 인수를 제어함으로서 이루어지는 것이지요. 이와 마찬가지로 각 점의 테두리의 색을 지정할 수도 있습니다. 이 경우에는 edgecolor 매개변수를 사용합니다.
>>> plt.scatter(x, y[:,0], color='1', edgecolor="r")
>>> plt.scatter(x, y[:,1], color='0.75', edgecolor="b")
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