PyTorch环境中plt.scatter()的c与cmap参数作用咨询

相关代码 #

生成数据集的代码：

# Create a dataset with Scikit-Learn's make_moons()
from sklearn.datasets import make_moons
num_samples = 1000
RANDOM_SEED = 42

X, y = make_moons(n_samples=num_samples,
                  noise=0.07,
                  random_state=RANDOM_SEED)
len(X), len(y) # here X is a MATRIX features and y is a labels

绘图代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(x=X[:,0],
            y=X[:,1],
            c=y, # <---
            cmap=plt.cm.RdYlBu) # <---

参数具体作用 #

• c=y：用于定义散点图里每个点的颜色。这里y是make_moons生成的二分类标签（取值为0或1），设置c=y后，每个样本点会根据自身的标签值获得对应的颜色，实现不同类别样本的视觉区分——同一类别的点颜色一致，不同类别的点颜色不同。

• cmap=plt.cm.RdYlBu：指定散点颜色所使用的颜色映射规则。RdYlBu是Matplotlib内置的颜色映射方案，颜色从红色（Red）渐变到黄色（Yellow）再到蓝色（Blue）。针对当前的二分类场景，两个类别会被分配到该映射两端的颜色（比如0对应红色、1对应蓝色），让类别间的区分更直观醒目。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bharat Kumar