2. 添加颜色条 要向子图添加颜色条,我们可以使用colorbar函数。以下是一个简单的示例代码: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.subplot(2,1,1)plt.scatter(x,y,c=y,cmap='viridis')plt.colorbar()plt.subplot(2,1,2)plt.plot(x,y)plt.colorbar()...
我们可以使用location参数来改变颜色条的位置: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据data=np.random.rand(10,10)# 创建子图fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制数据im=ax.imshow(data,cmap='viridis')ax.set_title('Data with Colorbar at Top - how2matplotlib.com')# 创建...
参见:https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html 绘图函数中通过cmap参数来绘制特殊的颜色组合,如渐变色 取值通常为Colormap中的值(见下图) 1. 2. (2)绘制颜色栏: 其他参数参见:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html matplotlib.pyplot.colorbar([mappable=None,cax=...
以下是关于matplotlib plot_surface命令的Colorbar的完善且全面的答案: Colorbar是一种可视化工具,用于表示颜色映射在图形中的数值范围。在matplotlib中,可...
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
colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10) #=== # Second subplot #=== # set up the axes for the second plot ax = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d') # plot a 3D wireframe like in the example mplot3d/wire3d_demo # Return a tuple X, Y, Z with a test data set X, Y...
cbar_pad=0.15, )#Add data to image gridforaxingrid: im= ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1)#Colorbarax.cax.colorbar(im) ax.cax.toggle_label(True) plt.show()if__name__=="__main__": main=Visualazation() ...
• color:指定曲线的颜色,颜色可以用英文单词或以’#’字符开头的6位十六进制数表示, 例如’#ff0000’表示红色。或者使用值在0到1范围之内的三个元素的元组来表示,例如 (1.0,0.0,0.0)也表示红色。 • linewidth:指定曲线的宽度,可以不是整数,也可以使缩写形式的参数名lw。 plt.plot(x,y,label="$sin(x...
plt.plot(x, np.sin(x -4), color=(1.0,0.2,0.3))# RGB元组的颜色值,每个值介于0-1 plt.plot(x, np.sin(x -5), color='chartreuse');# 能支持所有HTML颜色名称值 如果没有指定颜色,Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。
你可能第一个想到需要进行调整的部分就是线条的颜色和风格。plt.plot()函数接受额外的参数可以用来指定它们。通过指定color关键字参数可以调整颜色,这个字符串类型参数基本上能用来代表任何你能想到的颜色。可以通过多种方式指定颜色参数: 所有HTML 颜色名称可以在这里[3]找到。