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Ich habe einen Datensatz. Manchmal steigen einige Werte im Vergleich zu den vorherigen.


    resultsCos = [(0, 0.4235497237569061), (0.005, 0.4235497237569061), (0.01, 0.4238950276243094), (0.015, 0.42382596685082874), (0.02, 0.42375690607734806), (0.025, 0.42230662983425415), (0.03, 0.4210635359116022), (0.035, 0.41671270718232045), (0.04, 0.40835635359116024), (0.045, 0.3966850828729282), (0.05, 0.3770027624309392), (0.055, 0.3546270718232044), (0.1, 0.25041436464088396), (0.06, 0.3301795580110497), (0.065, 0.30738950276243093), (0.07, 0.2892955801104972), (0.075, 0.27603591160220997), (0.08, 0.2653314917127072), (0.09, 0.2553867403314917)]


Ich habe es geschafft, eine Grafik mit dem folgenden Code zu erstellen:


    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    # plot results Cosinus similarity
    target = resultsCos
    zip(*target)
    plt.scatter(*zip(*target))
    plt.xlabel('treshold/distance')
    plt.ylabel('accuracy')
    plt.title('Accuracy of cosine according to the distance')
    plt.tight_layout()
    plt.show()


curve.png

Aber wir bemerken nicht wirklich, wenn es eine Verbesserung gegeben hat, und ich möchte es hervorheben.

Wie ändert man die Farbe einer Kurve, wenn die Werte zunehmen? Und zurück zur ursprünglichen Farbe, wenn sie nicht zunehmen?

Was ist die Methode, um die Farbe nach dem vorherigen Wert zu ändern?

von

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