matplotlib.cm.get_cmap(name=None,lut=None) name:内置 colormap 的名称,如 'viridis'(默认),'spring' 等。 lut:整数,重置 colormap 的采样间隔,默认是256。 viridis8 = cm.get_cmap('viridis', 8) viridis8 cm.viridis 看看上面,采样间隔为 8 ,和原装的 viridis(采样间隔256),有什么不同? print(vir...
colormap=mpl.cm.get_cmap(' Reds ')ax.contourf(cmap=colormap) 你也可以在cm后直接加上颜色映射表名称,而不是字符串,这两种方法在此处是等效的: 代码语言:javascript 复制 colormap=mpl.cm.Reds 当然,这种get命令的在此处显得繁琐了,更简便的方法是径直将代表该颜色映射表的字符串直接传入绘图命令中的cmap中...
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') # 绘制热力图,并设置相关参数 heatmap = plt.pcolor(data, cmap=cmap) plt.colorbar(heatmap) # 显示图像 plt.show() ``` 以上代码将创建一个10x10的随机矩阵,然后使用‘viridis’颜色映射表绘制热力图。 还有一种常见的用法,是在3D绘图中,使用颜色映射表来表示第三...
matplotlib提供多种内置配色方案,我们可以通过选取不同的CMap(color map)来自定义图形的外观。例如,我们可以选择'viridis'、'plasma'或其他配色方案。 # 选择一个配色方案,比如 'viridis'cmap=cm.get_cmap('viridis')# 这里可以选择其他的CMap,比如 'plasma', 'inferno', 'magma' 等等 1. 2. 3. 4. 4. 可...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个cmap实例cmap=plt.cm.get_cmap('viridis')# 绘制颜色参数映射图plt.imshow([[i]foriinnp.linspace(0,1,100)],cmap=cmap)plt.colorbar()# 显示图像plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') # 这里使用'viridis'作为示例,你可以根据需要选择其他颜色映射 绘制图表并设置颜色映射: 代码语言:txt 复制 plt.scatter(data, data, c=data, cmap=cmap) plt.colorbar() # 添加颜色条 plt.show() 在上述代码中,我们使用scatter函数绘制散点图,并通过设置c参数为数组dat...
cmap即colormap(颜色映射表),它定义了一种从标量数据到颜色的映射关系。在数据可视化中,cmap用于将连续的数据范围映射到颜色的渐变上,从而帮助用户更直观地理解数据的分布和变化。 2. 学习如何在matplotlib中使用cmap 在matplotlib中,你可以通过plt.cm.get_cmap函数获取内置的颜色映射表,或者直接在绘图函数中指定颜色映...
在这个例子中,我们使用plt.get_cmap('viridis', 50)获取了 ‘viridis’ 色彩映射的中间 50% 部分。这种技术在你只需要色彩映射的一部分,或者想要突出显示某个特定范围的数据时非常有用。 2.3 创建离散色彩映射 虽然色彩映射通常用于连续数据,但有时我们可能需要将其应用于离散数据。我们可以使用get_cmap函数和Bounda...
random.randn(10000)# 获取已有映射viridis=cm.get_cmap('jet',256)# 获取颜色序列newcolors=viridis(...
使用Python中的matplotlib库进行数据可视化时，可以使用cmap参数来指定颜色映射。例如绘制热度图时，可以使用cmap参数指定颜色映射为Reds或Blues；在绘制散点图时，可以使用jet或viridis等颜色映射。同时，也可以根据不同的数据分布情况自定义颜色映射，提高数据可视化的质量。颜色映射是数据可视化中的一个重要因素...