cbar.set_ticks([-11, -1.0, 0, 0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]) # set tick labels xticks = ax.get_xticks() ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(xticks.astype(int), **font_tick) yticks = ax.get_yticks() ax.set_yticks(yticks) ax.set_yticklabels(['', '', '...
set_yticklabels(['缺水','一般性缺水','收支充足','降水丰沛','有可能涝灾','成灾'])#将ax3上的定量数值转化为定性文字 我在文章里插入了读者讨论,貌似可以充当互动,有问题可以直接留言,也可以后台留言。 二、如何实现colorbar与其他子图的互动操作 这个是好像有一位小伙伴问过的,于是简单的做了一个,使...
cmap='viridis',vmin=0,vmax=1)cbar=plt.colorbar(label='Intensity')# 设置刻度cbar.set_ticks(ticks)cbar.set_ticklabels(tick_labels)plt.title('Custom Ticks and Labels in Colorbar')plt.show()
colormap=cm.get_cmap('Spectral_r',len(num)-1)#获得等值线填色图的色条对应分级 cmaps=colormap(range(len(num)-1))camps=cmaps.tolist()fori,x,y,colorinzip(range(len(num)-2),range(len(num)-2),[0.25]*(len(num)-2),cmaps[1:-1]):rectangle=Rectangle([x,y],1,0.5,facecolor=color...
Python Copy Output: 在这个例子中,我们通过ticks参数指定了色标的刻度位置,然后使用set_ticklabels()方法为这些刻度设置了自定义的标签。 4. 色标与不同类型的图表 colorbar()函数可以与多种类型的图表配合使用,下面我们将探讨一些常见的组合。 4.1 热图(Heatmap) ...
In the same way as the X or Y position of a mark in cartesian coordinates can be used to represent continuous values (i.e. amounts or moments in time) or categories (i.e. labels), color can be used to represent continuous or categorical data. This page is about using color to repre...
Python Copy Output: 在这个例子中,我们使用set_ticks()方法设置了自定义的刻度位置,然后使用set_ticklabels()方法为这些刻度设置了描述性的标签。 5. 使用不同的颜色映射 Matplotlib提供了多种内置的颜色映射(colormap),我们可以根据数据的特性选择合适的颜色映射来增强可视化效果。
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,根据需求调整该子轴对象的位置、大小等属性。最后,再次调用draw()函数...
plt.figure(figsize=(8,8))plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.title('Value Distribution in Different Ranges')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在这里,我们将数据划分为三个区间,并利用histogram函数获取每个区间的数值分布。接着,通过pie函数生成饼状图,对各...
sns.heatmap( data=gene, xticklabels=False, yticklabels=False, cbar=True, ...