cmap='coolwarm')cbar=plt.colorbar(im)cbar.set_ticks([0,0.5,1])cbar.set_ticklabels(['Low','Medium','High'])cbar.set_label('Custom labels from how2matplotlib.com')plt.title('Colorbar with Custom Tick Labels')plt.show()
6))colors=plt.cm.Blues(np.array(values)/max(values))plt.bar(categories,values,color=colors)plt.title('Bar Chart with Value-based Colors - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='Blues'),label='Value Scale')plt.show()...
在这个示例中,我们定义了一个change_toolbar_color函数,它接受工具栏对象和颜色作为参数,并遍历工具栏的所有子部件,将它们的背景颜色设置为指定的颜色。 基础概念 Tkinter: Python的标准GUI库。 Matplotlib: 一个用于创建静态、交互式和动画可视化的Python库。 FigureCanvasTkAgg: Matplotlib的一个后端,允许将Matplotl...
实际操作的过程中一定要通过figure.add_axes函数来添加colorbar任意位置设置或修改,一定不要通过colorbar().ax.set_position的属性函数来修改,这会导致差错。下面我们来对比一下。 上面的第一个示例是采用figure.add_axes来进行设置,第二个示例是采用colorbar().ax.set_position属性函数来进行设置。 matplotlib.axes....
34 条形图 (Bar Chart) 六、变化 (Change) 35 时间序列图 (Time Series Plot) 36 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated) 37 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot) 38 交叉相关图 (Cross Correlation plot) 39 时间序列分...
buyPrice表示现在价格;curPrice表示买入价格;column.size表示总共数据条数,因为序号是从0开始的,所以最后一条数据的序号是总数目-1;priceChange表示累计涨跌幅。 判断股票涨跌情况 if(priceChange>0): print('股票累计上涨=',priceChange*100,'%') elif(priceChange==0): print('股票累没有变化=',priceChange*...
sns.set(style="whitegrid", palette="pastel", color_codes=True) sns.mpl.rc("figure", figsize=(10,6)) if __name__ == "__main__": #serach a different projection of the basemap m = Basemap(resolution='c', projection='kav7', ...
六、变化 (Change) 35. 时间序列图 (Time Series Plot) 时间序列图用于显示给定度量随时间变化的方式。 在这里,您可以看到 1949年 至 1969年间航空客运量的变化情况。 # Import Data df = pd.read_csv('https://github.com/selva86/datasets/raw/master/AirPassengers.csv') # Draw Plot plt.figure(...
24. 0.2+ 2*bar_width, ('balde', 'bunny', 'dragon', 'happy', 'pillow'),fontsize =18) 25. 26. 18) #change the num axis size 27. 28. 0,1.5) #The ceil 29. plt.legend() 30. plt.tight_layout() 31. plt.show() 1.
df['return'] = df['close'].pct_change() # pct_change()当前元素和先前元素之间的百分比变化,默认情况下,计算与上一行的百分比变化 df.dropna(inplace=True) # 在原数据中删除了包含缺失值的行 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot() ...