cmap参数指定了颜色映射,这里我们使用了viridis颜色映射。 marker参数指定了散点的形状,这里我们使用了圆形。 使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2024-07-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@t
#Interpolation/resampling即插值,是一种图像处理方法,它可以为数码图像增加或减少象素的数目。 plt.rcParams['image.cmap']='gray'# 使用灰度输出而不是彩色输出 plt.axis('off')#打印图片的时候不显示坐标轴 from:https://blog.csdn.net/liangzuojiayi/article/details/78184687 更详细的配置参见:https://my.os...
保存图像为文件 使用mpimg.imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None, dpi=100),重要参数说明: fname:文件路径的字符串,或者是一个文件对象(使用二进制读取) format:文件类型,如果未设置,根据 fname 的地址所展示的文件格式为准 arr:图像参数,灰度、RGB 或 RGBA 格式...
plt.scatter(x,y,c=z) plt.colorbar() plt.show() 如果需要改变颜色搭配,需要修改cmap from matplotlib import pyplot as plt from random import random x = list(range(10)) y = [random() for i in range(10)] z = [random() for i in range(10)] plt.scatter(x,y,c=z,cmap="Blues") ...
plt.imshow() 可以直接显示 OpenCV 灰度图像,不需要格式转换,但需要使用 cmap=‘gray’ 进行参数设置。 plt.imshow() 可以使用 matplotlib 库中的各种方法绘图,如标题、坐标轴、插值等,详见 matploblib Document。 PyQt5 也使用 RGB 格式,因此在 PyQt5 中显示 OpenCV 彩色图像时,也要进行颜色空间转换。
cmap :表示数据点的颜色映射表,仅当参数c为浮点数组时才使用。·norm :表示数据亮度,可以取值为0 ~～ 1。 vmin,vmax :表示亮度的最小值和最大值。若传入了norm参数,则忽略vmin和vmax参数。 alpha :表示透明度,可以取值为0 ~～ 1。- linewidths :表示数据点边缘的宽度。·edgecolors :表示数据点边缘的颜色...
cmap:Colormap实体或者是一个colormap的名字,cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap norm:Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间,也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明,就是默认为colors.Normalize。
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap1.N) # 自定义色卡的归一化 vmax = 0 vmin = -60 axes.contourf(lon, lat, Arr_z, norm=norm,zorder=0, cmap=cmap1, levels=bounds, extend='both') contour = axes.contour(lon, lat, Arr_z, zorder=0, colors='#95D6F9', linestyles="-", lev...
ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) #把图像进行投影的图形offset表示比0坐标轴低两个位置 ax.set_zlim(-2,2) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 10. 多图合一 ...