labels_, cmap='tab10') # Encircle def encircle(x,y, ax=None, **kw): if not ax: ax=plt.gca() p = np.c_[x,y] hull = ConvexHull(p) poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw) ax.add_patch(poly) # Draw polygon surrounding vertices encircle(df.loc[cluster.labels_ == ...
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=..
3. cmap参数的一些常用取值 在matplotlib中,内置了很多colormap,可以供我们在绘制热力图时使用。其中,一些常用的colormap包括: (1)spectral:该colormap使用光谱组成,主要用于表示光谱。颜色映射值为红、橙、黄、绿、蓝和紫色六种颜色。 (2)jet:该colormap由数个互相穿插的红、黄、绿和蓝色带组成。jet colormap是...
ax1.streamplot(lon, lat, u.values, v.values, color=uv_wind, cmap='Spectral_r')ax2.streamplot(lon, lat, u.values, v.values, color=uv_wind, cmap='cool')```在上述代码中，'Spectral_r'和'cool'分别是两种不同的色卡选项，你可以根据需要选择合适的色卡来呈现你的流线图。在给流线赋予颜色后...
ax1.imshow(lum_img, cmap="hot") img2 = ax2.imshow(lum_img) img2.set_cmap('nipy_spectral') 3.数值分布 要查看数值的分布,可以使用 hist 直方图。 plt.hist(lum_img.ravel(), # 展开通道的数组 bins=256, # 分成256区间 range=(0.0, 1.0), # 设置分布范围 ...
我们讲colormap换成 1 cmap=plt.get_cmap('Spectral') 画出来的图的颜色就是下面这样的:
labels_, cmap='tab10') # Encircledef encircle(x,y, ax=None, **kw): if not ax: ax=plt.gca() p = np.c_[x,y] hull = ConvexHull(p) poly = plt.Polygon(p[hull.vertices,:], **kw) ax.add_patch(poly) # Draw polygon surrounding vertices encircle(df.loc[cluster.labels_ == 0...
英文源码详解plt.scatter 参考链接颜色 参考函数使用链接 matplotlib.pyplot.scatter(x,y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,vmin=None,vmax=None, alpha=None, linewidths=None,*, edgecolors=…
cmap的参数如下: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1...
corr().columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True) # Decorationsplt.title('Correlogram of mtcars', fontsize=22)plt.xticks(fontsize=12)plt.yticks(fontsize=12)plt.show() 图8 9、矩阵图 (Pairwise Plot) 矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。它是双变量分析...