本文将介绍如何使用 Matplotlib 中的颜色条(colorbar)来实现科学计数法的数据可视化。 一、颜色条介绍 1.1 颜色条的作用 颜色条(colorbar)是数据可视化中常用的一种图例,用于表达数值数据和颜色之间的映射关系。颜色条通常位于图表的侧边或底部,用来表示数值数据与颜色之间的对应关系,方便观察者对数据进行解读。 在Matp...
在python的matplotlib.pyplot中，密度散点图的绘制要依靠栅格点（hist2d）而不是（scatter），当然，在清...
colorbar.ax.yaxis.set_major_formatter(formatter) ``` 最后,我们可以使用matplotlib的plot函数生成一些数据,并将数据渲染到颜色条上。例如: ```python #生成数据 x = [0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5, 10] y = [0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1] data = [[a*b for b in y] for a in x...
plt.colorbar(cax=cax) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 输出结果:
plt.colorbar() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 4.三维图 下面我们来看看比较炫的三维图,画三维图之前我们先引进一个新的模块: from mpl_toolkits import mplot3d 1. ...
plt.colorbar(poly3D,shrink = 0.5)shrink属性是设置缩放比例 图示: 在三维空间中绘制条形图 from matplotlib.pyplot import rcParams rcParams["font.sans-serif"]="KaiTi" #对全局的字体进行设置 rcParams["axes.unicode_minus"]=False #对符号进行设值,不设置显示方框 ...
在Matplotlib中,你可以使用内置的colormap(如viridis、plasma等)或自定义colormap来为数据点分配颜色。 python import numpy as np x = np.linspace(0, 1, 100) y = np.sin(2 * np.pi * x) plt.scatter(x, y, c=x, cmap='viridis') plt.colorbar() # 显示颜色条 plt.show() 5. 使用颜色的...
plt.colorbar()# 添加颜色栏 plt.show() 柱状图我们经常会用到,我们来看下如何画出柱状图,并在图上标注出数据对应的数值。 k =10x = np.arange(k) y = np.random.rand(k) plt.bar(x, y)# 画出 x 和 y 的柱状图# 增加数值forx,yinzip(x, y): ...
('Before')plt.colorbar(ticks=[0.1,0.3,0.5,0.7],orientation='horizontal')##设置图例位置和刻度线b=plt.subplot2grid((1,2),(0,1),rowspan=1,colspan=1)## 创建一个图层imgplot=plt.imshow(img[:,:,1])imgplot.set_clim(0,0.7)b.set_title('After')plt.colorbar(ticks=[0.1,0.3,0.5,0.7],...
如果你使用colorbar命令创建了颜色条,创建的颜色条是Axes而不是Subplot的实例,所以tight_layout没有效果。在 Matplotlib v1.1 中,你可以使用gridspec将颜色条创建为子图。 plt.close('all') arr = np.arange(100).reshape((10,10)) fig = plt.figure(figsize=(4, 4)) ...