importnumpy as np importmatplotlib matplotlib.use('AGG') importmatplotlib.pyplot as plt importcsv importpandas as pd fig, axs=plt.subplots(3,3, sharex=True, sharey=True, constrained_layout=True, figsize=(6,6)) fig.subplots_adjust(hspace=0.1) datasets=['envi','enfr','enge'] types=['e...
importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfig,ax=plt.subplots(figsize=(6,1),layout='constrained')cmap=mpl.cm.cool#使用colormaps中的cool配色方案norm=mpl.colors.Normalize(vmin=5,vmax=10)#normalize的一个实例fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap=cmap),cax=ax,orientation='horizontal...
import matplotlib as mpl plt.rcParams.update({'figure.dpi':150}) 此处,用到保准化范式,norm = mpl.colors.Normalize(vmin, vmax) 。 fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 1)) fig.subplots_adjust(bottom=0.5) # 设置子图到下边界的距离 cmap = mpl.cm.spring norm = mpl.colors.Normalize(vmin=5...
ax=plt.subplots()im=ax.imshow(data,cmap=cmap)cbar=plt.colorbar(im,ticks=np.arange(5))cbar.set_ticklabels(['A','B','C','D','E'])cbar.set_label('Categories - how2matplotlib.com',fontsize=12)plt.title('Discrete Colorbar for Categorical Data')plt.show()...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建 5x5 的随机数组 data = np.random.rand(10,10) # 定义 colormap 和 normalization cmap = plt.cm.RdBu norm = plt.Normalize(vmin=-1, vmax=1) # 绘制 pcolormesh 图像 fig, ax = plt.subplots(dpi=200) ...
Matplotlib是一个Python的绘图库,用于创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化。底图(Basemap)是Matplotlib的一个扩展包,用于绘制地图和地理数据的可视化。 自定义子图(Custom Subplots)是指在一个图像中创建多个子图,每个子图可以有不同的大小、位置和样式。通过自定义子图,可以在一个图像中同时展示多个相关的图表或数...
参考:Matplotlib 2 Subplots, 1 Colorbar在有图的情况下,为所有子图添加一个colorbar: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) for ax in axes.flat: im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1) ...
plt.colorbar(im, cax=cax)# Similar to fig.colorbar(im, cax = cax) AI代码助手复制代码 效果展示 到此,相信大家对“怎么使用Python修改matplotlib.pyplot.colorbar的位置以对齐主图”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable fig, ax = plt.subplots(1, 1) im = plt.imshow(np.arange(0, 100).reshape(10, 10)) ax.set_xticklabels([]) ax.set_yticklabels([]) ...
import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些测试数据 data = [[1, 2], [3, 4]] 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 ...