如何绘制一组数据点的粗粒度平均值？

我有一组离散的二维数据点。每个点都有与之相关的测量值。我想获得一个散点图，其中的点以其测量值着色。但数据点非常密集，不同颜色的点会彼此重叠，这可能不利于可视化。所以我想我是否可以根据每个点附近某些点的粗粒度测量值的平均值来关联颜色。有谁知道如何在Python中实现这个？如何绘制一组数据点的粗粒度平均值？

谢谢！

来源

2016-07-25 username123

我已经通过使用sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier()来完成它，这个想法是取特定半径内的邻居值的平均值。假设数据点的坐标列表temp_coors，与这些点相关联的值是coloring，然后coloring可以通过以下方式粗粒：

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

来源

2016-07-25 22:43:14 username123

如何绘制一组数据点的粗粒度平均值？

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