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,(
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') # 绘制热力图,并设置相关参数 heatmap = plt.pcolor(data, cmap=cmap) plt.colorbar(heatmap) # 显示图像 plt.show() ``` 以上代码将创建一个10x10的随机矩阵,然后使用‘viridis’颜色映射表绘制热力图。 还有一种常见的用法,是在3D绘图中,使用颜色映射表来表示第三...
import matplotlib.pyplot as plt cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') 总结来说,从matplotlib.cm模块中导入get_cmap函数并获取颜色映射对象是一个简单而直接的过程。只需确保你使用的Matplotlib版本支持这种方法,并且正确导入了所需的模块。
cm.cmap_d.keys()) dict_keys(['Blues', 'BrBG', 'BuGn', 'BuPu', 'CMRmap', 'GnBu', 'Greens', 'Greys', 'OrRd', 'Oranges', 'PRGn', 'PiYG', 'PuBu', 'PuBuGn', 'PuOr', 'PuRd', 'Purples', 'RdBu', 'RdGy', 'RdPu', 'RdYlBu', 'RdYlGn', 'Reds', 'Spectral', 'Wis...
tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, viridisainbow, rainbow_r, seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, viridis, viridis_r, winter, winte...