importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 获取原始和反转的 'plasma' 色彩映射cmap_original=plt.get_cmap('plasma')cmap_reversed=plt.get_cmap('plasma_r')# 创建子图fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))# 绘制原始色彩映射scatter1=...
A是绘制的矩阵,一个矩阵元素对应一个图像像素。 例如:plt.matshow(Mat, cmap=plt.cm.gray),cmap代表一种颜色映射方式。 实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 plt.plot(A,"r-+", linewidth=2, label="train") plt.plot(B,"b-", linewidth=3, label="val") plt.legend(loc="upper right", fontsize=14)...
创建一个色彩映射对象,并设置第一个颜色为灰色:cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') # 获取viridis色彩映射对象 cmap.set_bad(color='gray') # 将第一个颜色设置为灰色 在上述代码中,我们使用了get_cmap函数获取了一个名为'viridis'的色彩映射对象,该色彩映射对象包含一系列颜色。然后,我们使用set_bad...
return LinearSegmentedColormap.from_list( + "_gray", colors, cmap.N) def view_colormap(cmap): """用等价的灰度图表示配色方案""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) colors = cmap(np.arange(cmap.N)) cmap = grayscale_cmap(cmap) grayscale = cmap(np.arange(cmap.N)) fig, ax = plt.subpl...
def grayscale_cmap(cmap): """返回给定色图的灰度版本""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) # 使用名称获取色图对象 colors = cmap(np.arange(cmap.N)) # 将色图对象转为RGBA矩阵,形状为N×4 #将RGBA颜色转换为灰度 # 参考 alienryderflex.com/hsp. RGB_weight = 0.299, 0.587, 0.114 # RGB三色的权...
(d) 使用灰度强度进行表示:即color=0.5,关于灰度值的具体定义和计算,可以参照相关资料,此处给出百度百科解释:Gray。 (e) 针对常用颜色表示,此处给出图例以示参考: 'aliceblue':'#F0F8FF''antiquewhite':'#FAEBD7''aqua':'#00FFFF''aquamarine':'#7FFFD4''azure':'#F0FFFF''beige':'#F5F5DC''bisque'...
cmap='viridis') plt.colorbar();# 显示颜色对比条 注意图表右边有一个颜色对比条(这里通过colormap()函数输出),图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法,散点的颜色和大小都能用来展示数据信息,在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。 例如,当我们使用 ...
matplotlib • 设置 cmap 的几种方式: plt.imshow(image, cmap=plt.get_cmap('gray_r')) plt.imshow(image, cmap='gray_r') plt.imshow(image, cmap=plt.cm.binary) 2. ListedColormap class ListedColormap(Colormap): """Colormap object generated from a list of colors. ... """ from ...
pcolor(x, y, z2, cmap='gist_earth', edgecolor='black') example_utils.label(axes[1], 'pcolor(x,y,z)') # 使用pcolormesh axes[2].pcolormesh(x, y, z2, cmap='gist_earth', edgecolor='black', lw=0.5, antialiased=True) example_utils.label(axes[2], 'pcolormesh(x,y,z)') #...
(1,6),color=plt.get_cmap('Accent')(range(5)))#取某一种颜色plt.subplot(1,4,2)plt.bar(range(5),range(1,6),color=plt.cm.Accent(4))##LinearSegmentedColormap#取多种颜色plt.subplot(1,4,3)plt.bar(range(5),range(1,6),color=plt.get_cmap('Blues')(np.linspace(0,1,5)))#取一...