plt.colorbar() plt.matshow(np.reshape(noisy_vec, (28,28)), cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.title("Input Image") plt.colorbar() outimg = np.reshape(out_vec, (28,28)) plt.matshow(outimg, cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.title("Reconstructed Image") plt.colorbar() plt.show()...
最后,我们可以使用plt.show()函数来展示图形。这个函数将会打开一个窗口显示我们绘制的图形。 plt.show() 1. 4. 完整代码示例 下面是完整的代码示例,你可以直接复制并运行: importmatplotlib.pyplotasplt data=[1,2,3,4,5]plt.plot(data)cmap=plt.cm.get_cmap('jet')colors=cmap(range(len(data)))plt.p...
在matplotlib中,可以使用plt.cm来获取内置的cmap对象。代码如下: cmap=plt.cm.get_cmap('jet') 1. 这里我们使用了内置的’jet’颜色映射。你也可以选择其他预定义的颜色映射,或者创建自己的颜色映射。 第四步:绘制图表 最后,我们可以使用cmap对象将数据点绘制成颜色,以实现cmap颜色的效果。代码如下: plt.scatter(...
plt.figure(figsize=(24,9))# Directplt.subplot(gs[0]) plt.imshow(mapZ, cmap=get_cmap(fColorMap), interpolation='nearest', aspect='auto') plt.clim(-colorCeil,colorCeil) plt.title('Overview') plt.xlabel('Probe number') plt.ylabel('Window Step')# Markersplt.subplot(gs[1]) flatMarkers...
plt.imshow的cmap参数代表 在做图像分割的时候,训练的网络用来验证分割结果,但结果并不像mask那样只显示黑白 经过一番查找,原来有cmap这个参数的选项 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) autumn 红-橙-黄...
cmap=newcmp,vmin=0,vmax=max_value,extent=extent)plt.colorbar()plt.show()这样出来的图和直接用...
plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”。 通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问。
查看并打印matplotlib中所有的colormap(cmap)类型 代码如下: 方法一 import matplotlib.pyplot as plt cmaps = sorted(m for m in plt.cm.datad if not m.endswith("_r"))
cm.jet. N: number of colors. Example: x = resize(arange(100), (5,100)) djet = cmap_discretize(cm.jet, 5) imshow(x, cmap=djet) """ if type(cmap) == str: cmap = _plt.get_cmap(cmap) colors_i = _np.concatenate((_np.linspace(0, 1., N), (0.,0.,0.,0.))) colors...
importmatplotlib.pyplotasplt cmap_list = plt.colormaps()print(cmap_list) 方法三 如果使用的是Pycharm编译器,那么可以在作图的时候简单的随便给定一个cmap的类型,如果给定的cmap类型是错误的,那么在编译器的错误提示信息中也会显示出所有的cmap类型。