本文主要介绍一下在学习可视化过程里遇到的一些情况

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,

这里的c和cmap是一起使用的

c是一个列表，列表里面的数值不一定要按照大小顺序排列，但是数值的大小对应着颜色映射，数值本身越小，颜色越浅。而数值的位置对应着点的顺序，列表里面的第一个数（不管大小），对应着由x_values和y_values产生的点

这里的y_values是由随机漫步产生的，第一个点到最后一个点是连续变化的，这种随机漫步会导致，第一个点到最后一个点的位置规律是有迹可循的（比如y值是从小到大变化的），局部看上去是随机的，但是趋势不是，趋势是有规律的。

所以列表里面的数值大小不固定，可能是从小到大，也可能是从大到小,例如下面这里是从小到大排列的。第一个点对应的数值小，所以颜色浅，反之最后一个点数值大，颜色深。第一个点偏上，最后一个点偏下，说明y应该是逐渐变小的，那么y_values应该是从大到小，所以对应的点的颜色就是从深到浅。也就是说点的位置变化（如y值）有规律，那么颜色的变化也是有规律的。因为在使用c=y_values的时候，是根据点的y值来的。

总之，关键字实参c=point_numbers的列表里面数字的位置对应点的顺序，而数值的大小，对应颜色深浅。

反之，如果c=y_values，第一个点到最后一个点的y值是从低到高的话，那么颜色是由浅到深的。

这里的c=range(50000)的时候，数据是从小到大排列的，所以第一个点到最后一个点颜色从浅到深。点的位置变化有迹可循，颜色变化也有迹可循，所以整体看起来会比较有规律。

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注hwidc的更多内容！

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