在Python中,可以通过plt.colorbar()函数来添加颜色条。默认情况下,颜色条会自动放置在图形的右侧或者上方。 然而,我们也可以使用add_axes()函数手动指定颜色条的位置。首先需要创建一个新的子轴对象,并将其作为参数传递给colorbar()函数。接下来,根据需求调整该子轴对象的位置、大小等属性。最后,再次调用draw()函数...
cmap='viridis')# 创建一个新的轴来放置颜色条divider=make_axes_locatable(ax)cax=divider.append_axes("right",size="5%",pad=0.1)# 在新的轴上创建颜色条plt.colorbar(im,cax=cax)plt.title('How to Matplotlib: Colorbar with make_axes_locatable - how2matplotlib.com')plt.show()...
10,100)y=np.sin(x)points=np.array([x,y]).T.reshape(-1,1,2)segments=np.concatenate([points[:-1],points[1:]],axis=1)fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))colors=['red'ifi%20<10else'blue'foriinrange(len(segments))]line_styles=['-'ifi%20<10else'--'foriinrange(...
colorbar(ax[0].get_children()[1], ax = ax, orientation='horizontal', extend = 'both', aspect = 40, pad = 0.05) cbar.set_label('PM2.5浓度', fontdict = font2) plt.show() 3.2 月日历图(选看) python中实现月日历图可以在plotnine库中进行,且代码比较复杂,对于这部分可以选看,如果有...
设置颜色条 对于图形中由彩色的点、线、面构成的连续标签,用颜色条来表示的效果比较好,在Matplotlib中,颜色条是一个独立的坐标轴。 可视图形的颜色选择可参考matplotlib配色方案。 Choosing Colormaps — Matplotlib 1.4.1 documentation 重
要扩展matplotlib colorbar来绘制contourf图,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入所需的库和模块: ```python import matplotlib.pyplot a...
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) # Add a color bar which maps values to colors. fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
pi / 2), styles[i], color='black') ax.axis('equal') # Specify the lines and labels of the first legend ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right') # Create the second legend and add the artist manually from matplotlib.legend import Legend leg = Legend(ax...
plt.colorbar(axe_img, ax=axes[6]) for ax in axes: ax.set_axis_off() 颜色映射表是一个CobiMap对象,matpbtlib中已经预先定义了很多颜色映射表,可以通 过下面的语句找到这些颜色映射表的名字: import matplotlib.cm as cm cm._cmapnames[:5] 使用imshow()可以显示任意的二维数据, 例如下面的程序使用...
ax.grid(axis='y') colorbar https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colormapnorms.html 例子: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcm, colors ax = plt.gca() cmap = plt.get_cmap('coolwarm')# need to normalize because color maps are defined in [0, 1]norm...