#划分极坐标系中的x坐标 angle=np.arange(0,0.5*np.pi,0.5*np.pi/(len(cs.levels)-1))#划分极坐标系中的y坐标,由于我们要使cbar对其,所以高度都取2radius=np.array([2]*(len(ac.levels)-1))cmaps=cmap(range(len(cs.levels)-1))#设置旋转偏移 ax1.set_theta_offset(np.pi/2)#绘制极坐标中...
norm1=mlt.colors.BoundaryNorm(bounds,cmap.N); bounds 为边界一维数组,其比设置的不包含拓展端的颜色多1个。 cmap 为自定义的颜色,使用时后面要加上’.N‘ 。 这里绘制一个按照实际比例来决定的colorbar。 plt.figure(2);ax=plt.subplot(411);cmap=mpl.colors.ListedColormap(['purple','blue','green',...
plt.imshow(temperature, cmap=cmap) 添加colorbar要添加colorbar,我们使用colorbar函数。这将自动生成一个与当前图像关联的颜色条。 plt.colorbar() 设置colorbar属性我们可以设置colorbar的标签、比例等属性,以便更好地解释颜色与数据值之间的关系。例如,我们可以设置标签的格式和位置。 # 设置标签格式和位置 cbar ...
要设置colorbar的范围,可以使用colorbar的set_clim()方法来指定最小值和最大值。例如: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个随机数据集 data = np.random.rand(10, 10) # 创建一个图形 plt.imshow(data, cmap='viridis') plt.colorbar() # 设置colorbar的范围 plt.clim(0, ...
如果需要自定义colorbar的色彩,可以使用set_cmap方法来设置色彩。 cmap=plt.get_cmap('hot')plt.imshow(data,cmap=cmap)plt.colorbar()plt.show() 1. 2. 3. 4. 在这段代码中,我们使用plt.get_cmap('hot')获取热图色彩,并将其设置为colorbar的色彩。
cmap4 = .get_cmap('viridis', nbin) norm4 = mpl.colors.BoundaryNorm(bins, nbin) im4 = .ScalarMappable(norm=norm4, cmap=cmap4) # 使用BoundaryNorm时,colorbar会自动按bins标出刻度. cbar4 = fig.colorbar( im4, cax=axes[3], orientation='horizontal', ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个简单的热力图数据 data = np.random.rand(10, 10) # 创建图表和轴 fig, ax = plt.subplots() # 绘制热力图 cax = ax.imshow(data, cmap='viridis') # 在当前轴上添加colorbar,并设置各种属性 fig.colorbar(cax, location='right', ...
cmap = 'viridis' norm = plt.Normalize(vmin=0, vmax=5) fig, ax = plt.subplots() im = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm) # 创建一个新的子轴对象,并设置其位置和大小 cax = fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.07, 0.6]) # x, y, width, height ...
sns.heatmap( data=gene, annot=True, cmap=cmap, # 设置colormap，更多参考上文章节...
fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap), cax=ax, orientation='horizontal', label='spring') 看看加个“_r”有什么不同,翻过来了。 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1)) fig.subplots_adjust(bottom=0.5) # 设置子图到下边界的距离 ...