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, ...
#设置x,y轴的刻度 plt.xticks(x) plt.yticks(y) #去除右边边框 p1.spines['right'].set_color('none') #去除顶部边框 p1.spines['top'].set_color('none') #下面两行代码是将xy轴的交点改为(0,0) p1.spines['bottom'].set_position(('data',0)) p1.spines['left'].set_position(('data...
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...
plt.colorbar --- 增加颜色刻度条 代码演示 # image data a = np.array([0.3,0.36,0.43,0.36,0.43,0.52,0.43,0.52,0.65]).reshape(3,3) # interpolation plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='lower') # origin 颜色倒叙 #plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origi...
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 ...
通过Matplotlib axes 对象提供的 grid() 方法可以开启或者关闭画布中的网格(即是否显示网格)以及网格的主/次刻度。除此之外,grid() 函数还可以设置网格的颜色、线型以及线宽等属性。 grid() 的函数使用格式如下: grid(color='b', ls = '-.', lw = 0.25) ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 矩阵绘图 m = np.random.rand(10,10) print(m) plt.imshow(m, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.ocean) plt.colorbar() plt.show() plt.subplots() 同时返回新创建的figure和subplot对象数组 生成2行2列subplot:fig, subplot_arr = plt.subp...
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)) ...
柱状图:bar 示例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 柱状图 x = np.arange(5) y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5)) width = 0.25 ax = plt.subplot(1,1,1) ax.bar(x, y1, width, color='r') ...