列表中有四个数值分别为left, bottom, width, height(取值都是 0-1),代表着子图表的左边、底部、宽度、高度在整个图表中左边、底部、宽度、高度所占的比例值。 例如,我们可以在距离左边和底部 65%的位置,以插图的形式放置一个宽度和高度都是 20%子图表,上述数值应该为0.65, 0.65, 0.2, 0.2: ax1 = plt....
labels = None 每个盒子的label meanline和showmean 都为True的时候 会展示平均线16、plt.violinplot(x=None,y=None,hue=None,data=None,order=None,hue_order=None,bw=‘scott’,cut=2,scale=‘area’,scale_hue=True,gridsize=100,width=0.8,inner=‘box’,split=False,dodge=True,orient=None,linewidth=...
(X-1) ** 2 + np.exp(Y)+(X/Y)) fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 填充等高线颜色 cp = ax.contourf(X, Y, Z) fig.colorbar(cp) # 给图像添加颜色柱 ax.set_title('Filled Contours Plot') ax.set_xlabel('x (cm)') ax.set_ylabel('y (cm)') # 画等高线 plt.contour(X, Y, ...
plt.contour(X, Y, Z, colors='black'); 图中值得注意的是,当使用单色绘制轮廓图时,虚线代表的是负数的数值,而实线代表的是正数。而轮廓线可以通过指定cmap参数来设置线条的色图。下例中展示了使用色图且绘制了更多的轮廓线的例子,会在整个数据范围区域内等距分布有 20 条轮廓线: plt.contour(X, Y, Z,20...
plt.contour(X, Y, Z,20, cmap='RdGy'); 上例中我们选择了RdGy(Red-Gray的缩写)色图,这对于聚集的数据来说是一个不错的选择。Matplotlib 有大量的颜色图可供使用,你可以通过在 IPython 中对plt.cm模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到: plt.cm.<TAB> ...
color_func=None,max_words=200,min_font_size=4,stopwords=None,random_state=None,background_color='black',max_font_size=None,font_step=1,mode='RGB',relative_scaling='auto',regexp=None,collocations=True,colormap=None,normalize_plurals=True,contour_width=0,contour_color='black', repeat=False)...
plt.contour(X, Y, Z,20, cmap='RdGy'); 上例中我们选择了RdGy(Red-Gray的缩写)色图,这对于聚集的数据来说是一个不错的选择。Matplotlib 有大量的颜色图可供使用,你可以通过在 IPython 中对plt.cm模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到: plt.cm.<TA...
plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 上例中我们选择了RdGy(Red-Gray的缩写)色图,这对于聚集的数据来说是一个不错的选择。Matplotlib 有大量的颜色图可供使用,你可以通过在 IPython 中对plt.cm模块使用 TAB 自动补全方法就可以看到: plt.cm. ...
等高线图可以用 plt.contour 函数来创建。它需要三个参数:x 轴、y轴、z 轴三个坐标轴的网格数据。x 轴与 y 轴表示图形中的位置,而 z 轴将通过等高线的等级来表示。 np.meshgrid 函数可以从一维数组构建二维网格数据。 理解np.meshgrid : 实际上就是生成网格点坐标矩阵 ...
# 绘制等高线 # 绘制面 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d X,Y,Z = axes3d.get_test_data() fig = plt.figure(figsize=(8,8)) axes3 = Axes3D(fig) # 出现图形 axes3.plot_surface(X,Y,Z) # 绘制等高线 axes3.contour(X,Y,Z,zdir = 'x',offset = -50) ...