تلوين scatterplot باستخدام seaborn palettes

لتحقيق هدفك في تلوين نقاط الرسم البياني باستخدام قيم متصلة باستخدام palettes في seaborn، يمكنك اتباع خطوات بسيطة. في البداية، يمكنك تحديد مجموعة الألوان التي ترغب في استخدامها، ثم ربط كل نقطة في الرسم البياني بقيمة في الباقليت باستخدام هذه المجموعة.

أولاً، يجب تحديد المجموعة المناسبة من الألوان باستخدام seaborn. في هذه الحالة، سنستخدم cubehelix_palette:

pythonCopy code
palette = sns.cubehelix_palette(8)

ثم، يمكنك تطبيق توزيع الألوان على القيم المتصلة التي تمثل كل نقطة في الرسم البياني. يمكنك فعل ذلك عن طريق تحديد قيمة اللون لكل نقطة بناءً على القيم المتصلة التي تمثلها. يمكننا استخدام seaborn لتحقيق ذلك:

pythonCopy code
# توزيع الألوان
cmap = sns.cubehelix_palette(8, as_cmap=True)

# بلوت البيانات مع تطبيق الألوان
scatter = ax.scatter(x=DF_PCA["PC1"], y=DF_PCA["PC2"], c=cmap(cmap_vals))

هنا، cmap_vals هو مصفوفة تحتوي على القيم المتصلة التي تريد تحويلها إلى ألوان.

مع ذلك، يجب عليك أولاً تحديد كيفية تحويل القيم المتصلة التي ترغب في تلوين النقاط بها. في الحالة الحالية، يمكن استخدام Se_targets لتحديد القيم المتصلة. يمكن استخدامه مباشرة كقيم لتحديد الألوان:

pythonCopy code
cmap_vals = Se_targets

مع هذه الخطوات، يمكنك الآن تلوين النقاط في الرسم البياني بناءً على القيم المتصلة باستخدام palettes في seaborn. تذكر أن تضبط المقياس والتسميات وأي جوانب أخرى من الرسم البياني حسب احتياجاتك.

بالطبع، سنقوم الآن بإكمال المقال بتوضيح الخطوات المذكورة وتوضيح الكود بشكل أكبر للقراء.

بعد تحديد المجموعة المناسبة من الألوان باستخدام cubehelix_palette، يمكنك تطبيق توزيع الألوان على القيم المتصلة التي تمثل كل نقطة في الرسم البياني. يمكننا استخدام seaborn لتحقيق ذلك:

pythonCopy code
# توزيع الألوان
cmap = sns.cubehelix_palette(8, as_cmap=True)

# قيم المتصلة التي سنستخدمها لتحديد الألوان
cmap_vals = Se_targets

# بلوت البيانات مع تطبيق الألوان
scatter = ax.scatter(x=DF_PCA["PC1"], y=DF_PCA["PC2"], c=cmap(cmap_vals))

هنا، cmap_vals هو مصفوفة تحتوي على القيم المتصلة التي تريد تحويلها إلى ألوان، وcmap(cmap_vals) يقوم بتحويل هذه القيم إلى ألوان مستندة إلى التوزيع اللوني الذي تم تحديده مسبقًا.

وبهذا، يكون قد تم تلوين النقاط في الرسم البياني بناءً على القيم المتصلة باستخدام palettes في seaborn. يمكنك الآن استكمال المقال بإضافة أي توضيحات إضافية أو استنتاجات تعتقد أنها ضرورية للقراء، بالإضافة إلى إعادة التأكيد على الخطوات والكود المستخدم لتحقيق الهدف. علاوة على ذلك، يمكنك تقديم أمثلة إضافية أو تطبيقات أخرى لهذه الطريقة في تحليل البيانات ورسومات البيانات الأخرى.