私は離散2次元データポイントのセットを持っています。これらの各点には、それに関連する測定値があります。私は、その測定値によって色付けされた点を持つ散布図を得たいと思います。しかし、データ点は非常に密であり、異なる色の点が互いに重なってしまい、視覚化には不向きです。だから私は、近くのいくつかの点の測定値の粗い平均に基づいて各点の色を関連付けることができるかどうかを考えています。誰もがPythonでこれを実装する方法を知っていますか？データポイントの集合の粗粒平均をプロットする方法は？
ありがとうございます！
私はそれをsklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier()を使って行っていますが、アイデアは特定の半径内の隣人の値の平均をとることです。データポイントの座標がリストtemp_coorsに、これらの点に関連付けられた値がcoloringされていると仮定し、次いでcoloringは以下のように粗粒であってもよい：
r_neigh = RadiusNeighborsRegressor(radius=smoothing_radius, weights='uniform')
r_neigh.fit(temp_coors, coloring)
coloring = r_neigh.predict(temp_coors)