OL6，根据特征中的数字（百分比）动态改变颜色/不透明度/透明度。

下面是一个使用Python和Matplotlib库的代码示例，可以根据特征中的数字动态改变颜色/不透明度/透明度：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据
data = np.random.rand(10) * 100  # 生成0到100的随机数作为特征数据

# 定义颜色映射函数
def map_color(value):
    alpha = value / 100  # 根据特征值计算透明度
    color = (1, 0, 0, alpha)  # 使用红色作为基本颜色，透明度根据特征值动态改变
    return color

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
for i, value in enumerate(data):
    rect = plt.Rectangle((i-0.4, 0), 0.8, 1, facecolor=map_color(value))
    ax.add_patch(rect)

ax.set_xlim(-0.5, len(data)-0.5)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

上述代码中，我们首先生成一个长度为10的特征数据数组data，然后定义了一个map_color函数，该函数根据特征值计算透明度，并返回一个RGBA格式的颜色。在绘制图形时，我们使用Rectangle对象来表示每个特征，通过设置facecolor参数为map_color(value)来动态改变颜色/不透明度/透明度。最后通过Matplotlib库绘制出图形。

你可以根据自己的实际需求修改代码中的数据和颜色映射函数，以适应不同的应用场景。