本文主要介紹一下在學(xué)習(xí)可視化過程里遇到的一些情況

比如cmap=plt.cm.Blues的映射

import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
# Keep making new walks, as long as the program is active.
while True:
 # Make a random walk.
 rw = RandomWalk(50_000)
 rw.fill_walk()
 # Plot the points in the walk.
 plt.style.use('classic')
 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
 point_numbers = range(rw.num_points)
 y_values=rw.y_values
 ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,
  edgecolors='none', s=1)
 # Emphasize the first and last points.
 ax.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
 ax.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none',
  s=100)
 # Remove the axes.
 ax.get_xaxis().set_visible(False)
 ax.get_yaxis().set_visible(False)
 plt.show()
 keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
 if keep_running == 'n':
  break

 ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=range(50000), cmap=plt.cm.Blues,

這里的c和cmap是一起使用的

c是一個列表，列表里面的數(shù)值不一定要按照大小順序排列，但是數(shù)值的大小對應(yīng)著顏色映射，數(shù)值本身越小，顏色越淺。而數(shù)值的位置對應(yīng)著點的順序，列表里面的第一個數(shù)（不管大?。?，對應(yīng)著由x_values和y_values產(chǎn)生的點

這里的y_values是由隨機漫步產(chǎn)生的，第一個點到最后一個點是連續(xù)變化的，這種隨機漫步會導(dǎo)致，第一個點到最后一個點的位置規(guī)律是有跡可循的（比如y值是從小到大變化的），局部看上去是隨機的，但是趨勢不是，趨勢是有規(guī)律的。

所以列表里面的數(shù)值大小不固定，可能是從小到大，也可能是從大到小,例如下面這里是從小到大排列的。第一個點對應(yīng)的數(shù)值小，所以顏色淺，反之最后一個點數(shù)值大，顏色深。第一個點偏上，最后一個點偏下，說明y應(yīng)該是逐漸變小的，那么y_values應(yīng)該是從大到小，所以對應(yīng)的點的顏色就是從深到淺。也就是說點的位置變化（如y值）有規(guī)律，那么顏色的變化也是有規(guī)律的。因為在使用c=y_values的時候，是根據(jù)點的y值來的。

總之，關(guān)鍵字實參c=point_numbers的列表里面數(shù)字的位置對應(yīng)點的順序，而數(shù)值的大小，對應(yīng)顏色深淺。

反之，如果c=y_values，第一個點到最后一個點的y值是從低到高的話，那么顏色是由淺到深的。

這里的c=range(50000)的時候，數(shù)據(jù)是從小到大排列的，所以第一個點到最后一個點顏色從淺到深。點的位置變化有跡可循，顏色變化也有跡可循，所以整體看起來會比較有規(guī)律。

總結(jié)

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