importnumpyasnp# 生成随机数据data=np.random.rand(10,10)# 创建一个热图,使用 'viridis' 作为Cmapplt.imshow(data,cmap='viridis')# 'viridis' 是一种Cmap的名称plt.colorbar()# 显示颜色条plt.title('Heatmap with Viridis Cmap')plt.show()# 显示图
custom_cmap = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=256) 示例数据 data = np.random.rand(10, 10) 绘制图像 plt.imshow(data, cmap=custom_cmap) plt.colorbar() plt.show() 在上面的代码中,我们定义了一个颜色渐变,并通过from_list方法创建了自定义cmap。然后,我们利用这个cmap绘制了...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # 自定义颜色映射 colors = [(0, 0, 0), (1, 1, 1), (0.5, 0, 0.5)] # RGB颜色值 cmap_name = 'custom_cmap' cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=100) # ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportLinearSegmentedColormap# 定义颜色colors=["blue","green","yellow","red"]# 从蓝色到红色的渐变custom_cmap=LinearSegmentedColormap.from_list("custom_cmap",colors)# 创建数据data=np.random.rand(10,10)# 绘制热图plt.imshow(data,cmap=c...
python cmap参数 Python中的cmap参数通常用于matplotlib库中,用于设置颜色映射。 在Python的数据可视化库matplotlib中,cmap参数是一个非常重要的参数,它用于指定颜色映射(colormap),颜色映射是一种将标量数据映射到颜色空间的方法,使得不同的数据值对应不同的颜色,这对于展示数据的分布和变化非常有用。
在matplotlib和cartopy中,其常见的绘图命令,若是带有颜色映射的collection(s)类,则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表,colorbar即是颜色分析色条,前者只起到对绘图对象上色的功能,后者实现色阶与数值的对应。 常见的绘图命令scatter、contour、contourf、pcolormesh等都可以引入cmap与colorbar...
#间隔色块cmap = mpl.colors.ListedColormap(['#00FF00','#0000FF','#FFFF00','#FF0000']) 代码 importmatplotlib.pyplot as pltfrommatplotlib.patchesimportPolygonimportnumpy as npfrommatplotlibimportcolors cmap= colors.LinearSegmentedColormap.from_list('white_to_red', ['white','red'])#cmap = ...
创建自定义cmap有多种方法,这里介绍两种常用的方法:使用ListedColormap和使用LinearSegmentedColormap.from_list。 使用ListedColormap创建自定义cmap python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap # 定义颜色列表 colors = ['blue', 'green', 'yellow', ...
Python空间绘图--Cartopy实例应用 在这一节中,可能会出现colorbar和子图距离过远,或者刻度标签和colorbar过远的情况,都可以通过关键字参数pad调节距离: b=plt.colorbar(pad=float) b.ax.tick_params...cmap=mpl.cm.viridis norm=mpl.colors.Normalize(vmin=6.0,vmax=8.7) position=plt.axes([0.1,0.25,0.7,0.0...
def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list, nrows): fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows) fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.2, right=0.99) axes[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14) for ax, name in zip(axes, cmap_list): ...