ヒートマップ2次元散布行列matplotlib

Question

Xの行列はn x 2であり、対応する2進ラベルの配列yはi番目の人物が勝者かどうかを表しています。私はそれの上に勝者であるグラフ上の各ポイントの予測された確率を示すヒートマップを持つ散布図を作成しようとしています。ここでは、予測確率が高く、それが低い場合より青いここで基本的に、私は背景がより赤くなりたい、これまで

import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.externals import joblib 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

X = joblib.load('X.pkl') 
y = joblib.load('y.pkl') 
lr = LogisticRegression() 
lr.fit(X, y) 
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], color='r', label='winners', s=1) 
plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], color='b', label='losers', s=1) 
plt.legend() 
# Want to add a heatmap in the background for predicted probabilities here 
plt.show() 

私のコードです。私はlr.predict_proba(X)[:0]を使って点の集合の確率を得ることができます。

グラフの各点（x1、x2）に予想される予想確率に基づいて色が与えられるように背景をどのように色付けするのですか？

Answer 1

何がポイントのC値を指定している探している、とカラーマップ：

props = lr.predict_proba(X) 
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], c=props[:, 1], cmap='Reds', label='winners', s=1) 
plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], c=props[:, 0], cmap='Blues', label='losers', s=1) 

あなたが別のカラーマップを使用する場合は、完全なリストについては、このリンクをチェック： https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html