如何繪製一組數據點的粗粒度平均值？

我有一組離散的二維數據點。每個點都有與之相關的測量值。我想獲得一個散點圖，其中的點以其測量值着色。但數據點非常密集，不同顏色的點會彼此重疊，這可能不利於可視化。所以我想我是否可以根據每個點附近某些點的粗粒度測量值的平均值來關聯顏色。有誰知道如何在Python中實現這個？如何繪製一組數據點的粗粒度平均值？

謝謝！

來源

2016-07-25 username123

我已經通過使用sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier()來完成它，這個想法是取特定半徑內的鄰居值的平均值。假設數據點的座標列表temp_coors，與這些點相關聯的值是coloring，然後coloring可以通過以下方式粗粒：

r_neigh = RadiusNeighborsRegressor(radius=smoothing_radius, weights='uniform') 
r_neigh.fit(temp_coors, coloring) 
coloring = r_neigh.predict(temp_coors)

來源

2016-07-25 22:43:14 username123

如何繪製一組數據點的粗粒度平均值？

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