matplotlib支持十分丰富的配色,可以自己选择。 matpltlib支持的配色以字典的形式存储在colors.py中。 import matplotlib for name, hex in matplotlib.colors.cnames.items(): print(name, hex) 操作上述命令就能看到支持的color和其对应的RGB、RGBA十六进制形式字符串。 [1][2]给出了所有颜色的参考。 最简单的颜...
matplotlib下color参数或c参数,直接输入以下颜色名称即可获得相应的颜色: 也可参照下图式样进行选择: 更抽象的参数值编码对应如下: (matplotlib下color参数或c参数的参数值) 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'be...
class matplotlib.colorbar.Colorbar(ax, mappable, **kw) 1. 基类:matplotlib.colorbar.ColorbarBase 这个类将class matplotlib.colorbar.ColorbarBase()连接到class matplotlib.cm.ScalarMappable(),比如,通过matplotlib.axes.Axes.imshow()生成的class matplotlib.image.AxesImage()。 它不打算被直接实例化;相反,使...
from scipy.interpolate import Rbf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mtickerimport syssys.path.append(r"C:\Users\lenovo\Desktop")import maskoutplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] extent=[108.2,110.8,29.1,31.401] proj= ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsi...
本篇是Python可视化颜色系列的第三篇文章，主要介绍matplotlib内置颜色条Colormap的使用。1、colormap名称 colormap颜色通过matplotlib的cm模块调用，使用print(dir(cm))可以输出所有名称，共有81种（不包含反向色条，如'Reds'的反向色条'Reds_r'），具体如下：['Accent', 'Blues', 'BrBG', 'BuGn'...
python.matplotlib的colorbar位置如何使用add_axes设置 在Python中,可以通过plt.colorbar()函数来添加颜色条。默认情况下,颜色条会自动放置在图形的右侧或者上方。 然而,我们也可以使用add_axes()函数手动指定颜色条的位置。首先需要创建一个新的子轴对象,并将其作为参数传递给colorbar()函数。接下来,根据需求调整该子...
Python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色 成隐 关注我一起学习python吧! 21 人赞同了该文章 这篇文章主要介绍了python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...
import matplotlib.pyplot as plt cmap_list1 = plt.colormaps() print(cmap_list1) 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。
一、绘图前瞻 汇总图 上图引自:Anatomy of a figure — Matplotlib 3.8.3 documentation 二、详细用法 1.窗口: plt.figure()plt.figure(figsize=(9,8)) figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True) ...
cmap = matplotlib.cm.jet #设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的,即归一化 norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=160, vmax=300) #显示图形,此处没有使用contourf #>>>ctf=plt.contourf(grid_x,grid_y,grid_z) gci=plt.imshow(grid_z.T, extent=extent, origin='lower',cmap=cmap, no...