huaban=plt.figure(figsize=(6,10),facecolor='b',dpi=500) #figsize是调整你的图像的比例大小,上面所示就是:长/宽=6/10 #facecolor是设置画板的背景颜色,一般颜色代码为英文的首字母 #dpi设置图像的分辨率,分辨率越图像越清晰 #edgcolor是设置边框颜色的参数 1. 2. 3. 4. 5. 1.1.2**(二).第二步:...
y = np.random.randint(0,50,size = 10) axes3D.bar(x,y,zs =year,zdir = "x") axes3D.set_xlabel("x",color = "r",fontsize = 20) axes3D.set_ylabel("y",color = "r",fontsize = 20) axes3D.set_zlabel("z",color = "r",fontsize = 20) plt.xticks([2010,2011,2012,2013,2014...
Matplotlib柱状图 bar **参数说明:** 实例 barh:垂直柱形图 实例 柱形图颜色 color 实例 自定义各个柱形的颜色: 柱形图宽度 **bar()** 方法使用 **width** 设置, 直方图 参数 Matplotlib饼图 pie绘制饼图 **参数说明:** 饼图 颜色和标签 显示第二个扇形,并格式化输出百分比: 实例 饼图 颜色和标签 显示...
直接使用plt.colorbar()函数即可; 当然有时候我们可以通过设置颜色映射时的上下限,来增加我们感兴趣的地方的对比度;从而突出重点 imgplot=plt.imshow(img[:,:,1]) ##返回一个image对象 imgplot.set_cmap('nipy_spectral') ##调用属性进行设置hot映射 plt.colorbar() ##添加图例 改变颜色映射规则 当然有时候...
size = np.random.rand(k) *50# 生成每个点的大小 colour = np.arctan2(x, y)# 生成每个点的颜色大小 plt.scatter(x, y, s=size, c=colour) 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。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成随机数据 data = np.random.rand(10, 10) # 使用颜色映射绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='viridis', interpolation='nearest') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 显示图表 plt.show() 在这个示例中,cmap='viridis'指定了使用viridis颜色映射来...
plt.colorbar() # 显示图形 plt.show() ``` 上述代码中,首先创建了一个包含X轴和Y轴坐标点的网格。然后通过算式计算得到对应的Z轴数值,并将其作为参数传入contourf函数中。最后,调用colorbar函数添加颜色栏以便更直观地查看数值变化,并通过show函数显示图形。 3.3 利用Contourf函数绘制简单的等高线图示例: 为了更...
水平竖直域:axhspan / axvspan 误差棒:errorbar 竖直线:vlines 3.1.4 绘图函数 条形图:bar / barh / broken_barh 箱线图:boxplot 六边形图...:hexbin 直方图:hist / hist2d 矩阵图:matshow 饼状图:pie 颜色棒图:colorbar 极坐标图:polar 散点图:scatter 树干图:stem 阶梯图:step...: fill ...
colorbar(shrink=.92) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() interpolation的取直参见官方网站 (5)3D数据 首先要从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D 然后ax = Axes3D(fig) 使用ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))绘图 使用ax.contourf(X, Y,...
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)) ...