Matplotlib的subplot画图, 共享colorbar Python画图,利用Matplotlib中subplot画3*3的heatmap图,所有热力图共享一个colorbar。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 importnumpy as np importmatplotlib matplotlib.us...
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()plt.show() Pyth...
6], cmap='Blues') cb = plt.colorbar() cb.set_label("density")KDE 有着光滑的长度，可...
使用的时候,我们可以使用 import 导入 pyplot 库,并设置一个别名 plt: import matplotlib.pyplot as plt 这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。 以下是一些常用的 pyplot 函数: plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist()...
Colormap cmap参数 Linewidths, linestyles, and markersizes 配置标签文字/刻度大小 subplot@多窗格绘图 subplot Note: subplot_mosaic eg1 eg2 子图布局 add_subplot@fig对象 matplotlib@入门指南@绘制数学函数图像@subplot子图绘制 references 官方入门文档
colorbar,支持多个子图共享colorbar: importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt cmap=matplotlib.colormaps['jet']fig,axes=plt.subplots(6,1)im=Noneforiinrange(6):im=axes[i].imshow(y[i].T,cmap=cmap,interpolation='nearest',aspect='auto')axes[i].set_ylabel('t')foriinrange(5):axes[i].set...
plt.subplot:将图像窗口分成多个小窗口 多图均匀分布 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() # 新建一个图像窗口 plt.subplot(2,2,1) # 将整个图像窗口分为2行2列,当前位置为1 plt.plot([0,1],[1,0]) plt.subplot(2,2,2) plt.bar([0,1,2],[2,3,1]) ...
2.Bar Plot 条形图显示具有与其表示的值成比例的矩形高度或长度条的分类数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # Bar plot.# Importing matplotlib to plot the graphs.importmatplotlib.pyplotasplt # Importing pandasforusing pandas dataframes.importpandasaspd ...
colorbar=plt.colorbar()colorbar.set_label('Color Intensity')# 保存图像(可选) # plt.savefig('complex_scatter_plot.png')# 显示图像 plt.show() 上面代码创建了一个复杂的散点图,其中包含两个不同的数据系列,每个系列都具有不同的颜色、标记和大小。通过使用cmap函数,可以改变数据点的颜色映射。
subplot(1, 2, 2) plt.imshow(I, cmap='RdBu') plt.colorbar(extend='both') plt.clim(-1, 1) plt.show() 离散色标 默认情况下,色标是连续的,但有时您也想表示离散值。 最简单的方法是使用plt.cm.get_cmap函数,并传入合适的色谱名称和所需的分区数(见下图): import numpy as np import ...