Matplotlib scatterplot; 3番目の変数の関数としての色

（matplotlibを使用して）散布図を作成し、点を3番目の変数に従ってシェーディングします。私はこれに非常に近づきました：

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

ここで、wとMはデータポイントであり、pはシェーディングしたい変数です。
ただし、カラーではなくグレースケールで実行したい。誰か助けてもらえますか？

色を手動で設定する必要はありません。代わりに、グレースケールカラーマップを指定します...

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()

または、より広い範囲のカラーマップが必要な場合は、cmapkwargをに指定することもできますscatter。これらのいずれかの反転バージョンを使用するには_r、それらのいずれかの「」バージョンを指定するだけです。例えばのgray_r代わりにgray。いくつかの異なるグレースケールカラーマッププリ製（例えばありgray、gist_yarg、binary、など）。

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()

matplotlibでは、灰色は0〜1の数値の文字列として指定できます。
例えばc = '0.1'

次に、3番目の変数をこの範囲内の値に変換し、それを使用してポイントに色を付けることができます。
次の例では、色を決定する値としてポイントのy位置を使用しました。

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()

場合によっては、x値のケースに基づいて正確に色をプロットする必要があります。たとえば、3種類の変数といくつかのデータポイントを含むデータフレームがあるとします。そして、あなたは次のことをしたいのですが、

• 赤の物理変数「A」に対応する点をプロットします。
• 青色の物理変数「B」に対応する点をプロットします。
• 緑の物理変数「C」に対応する点をプロットします。

この場合、x値を対応するカラー名にリストとしてマッピングし、そのリストをplt.scatterコマンドに渡すために、short関数に書き込む必要がある場合があります。

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()