importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 获取完整的 'viridis' 色彩映射和其中间 50% 的部分cmap_full=plt.get_cmap('viridis')cmap_partial=plt.get_cmap('viridis',50)# 创建子图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))# 绘制完整色...
在调用get_cmap函数时,可以指定预定义的颜色映射表名称,这些预定义的颜色映射表已经在matplotlib库中定义好了,可以直接调用。 如下所示是一些常用的预定义颜色映射表和它们对应的名称: - viridis:从深紫色到亮黄色平滑变化的颜色映射表,名称为‘viridis’。 - plasma:从深紫色到亮粉色平滑变化的颜色映射表,名称为‘...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm # 使用 matplotlib.pyplot 获取颜色映射 cmap_plt = plt.get_cmap('viridis') # 使用 matplotlib.cm 获取颜色映射 cmap_cm = cm.get_cmap('viridis') # 两者是等效的,你可以选择任何一种方式 print(cmap_plt == cmap_cm) # 输出: True 使...
def test_get_cmap(self): ensure_cmaps_loaded() cmap_name, cmap = get_cmap('plasma') self.assertEqual('plasma', cmap_name) self.assertIsInstance(cmap, Colormap) cmap_name, cmap = get_cmap('PLASMA') self.assertEqual('viridis', cmap_name) self.assertIsInstance(cmap, Colormap) cmap_nam...
cmap = cm.get_cmap('Spectral') fig, ax = plt.subplots() bidimensional_data.plot(kind='scatter', x='DF.L{}.C1'.format(layer +1), y='DF.L{}.C2'.format(layer +1), s=500, c='Reconstruction.MSE', title=title, ax=ax,
小坑记录: plt.cm.get_cmap('spectral', 10) File "C:\Users\sanye\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\cm.py", line 168, in get_cmap % (name, ', '.join(sorted(cmap_d))) ValueError: Colormap spectral is not recognized. Possible values are: Accent, Accen...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能和自定义选项。在Matplotlib中,Axis.get_pickradius()函数是一个重要的方法,用于获取坐标轴上可拾取元素的半径。本文将深入探讨这个函数的用法、应用场景以及相关的概念,帮助读者更好地理解和使用Matplotlib中的交互式功能。
sample = base#vmax = np.max(sample[2,:])#cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu_r')cm = plt.cm.get_cmap('viridis') x = sample[0,:] y = sample[1,:] z = sample[2,:] idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx]# spin temp plot needs log, min 3sc = ax.sca...
在创建图表时,刻度是一个重要的组成部分,它们帮助读者理解数据的范围和分布。Matplotlib中的Axis.get_minor_ticks()函数是一个强大的工具,用于获取坐标轴上的次要刻度。本文将深入探讨这个函数的用法、特性和应用场景,帮助你更好地掌握Matplotlib中的刻度控制。
importmatplotlib.pyplotasplt# 可视化网格数据plt.imshow(grid,cmap='viridis',interpolation='nearest')plt.colorbar()# 添加颜色条plt.title("Grid Visualization")# 图表标题plt.show()# 显示图表 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5. 使用饼状图展示数据 ...