我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题,使用plt.contourf()函数(注意函数名最后有个 f,代表填充 fill),这个函数的语法基本上与plt.contour()保持一致。 并且我们加上了plt.colorbar()函数,这个函数会在图表边上创建一个颜色图例用以展示颜色所表示的数值区域: plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='Rd...
data(indexable,绘制方式二):利用带标签的数据对象(有序)进行绘制; scalex,scaley(bool):设置视图限制范围适应于数据限制范围; **kwargs(Line2D类特性设置): 常用于多曲线同步绘制分析,并设置绘制曲线的各类特性信息(包括曲线标签、线宽、标记点颜色、曲线抗锯齿设置(antialiasing))。 matplotlib.axes.Axes.scatter(...
contourf(X, Y, Z, cmap=matplotlib.cm.coolwarm) plt.colorbar() plt.show() def plotting_scatter(): """散点图 """ x, y = rand(2, 100) plt.scatter(x, y) plt.show() def plotting_scatter_pointsize(): """ 散点图:点大小 """ x, y, scale = rand(3, 100) scale = 500 * ...
contourf中设置的vmin/vmax。如何更明确地设置颜色栏限制? 、、 在使用contourf绘图时尝试调整数据范围时出现奇怪的结果import numpy as npimportmatplotlib.mlab as mlabx = np.arange(-3.0, 3.0, deltamlab.bivariate_normal(X, Y 浏览2提问于2017-04-01得票数 18 回答已采纳 1回答 如何扩展matplotlib col...
通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维图标上的三维数据的需求。需要了解更多函数的参数信息,参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。
通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维图标上的三维数据的需求。需要了解更多函数的参数信息,参考它们的文档字符串。如果你对于使用三维图表展示这种数据感兴趣,参见[在 matplotlib 中创建三维图表]。 5.直方图,分桶和密度 一个简单的直方图可以是我们开始理解...
matplotlib的contourf的色标如何设置最大值和最小值?我来解释一下。我有一组数据,我想把数据的95%作为色标的最大值。我试过这样做: goh = colors.Normalize(0, perchi) plt.contourf(x, y, B, norm = goh) #cmap = plt.cm.hot, plt.colorbar() plt.show() 但它返回给我的是一个只有一个color.....
plt.contourf(X, Y, Z,20, cmap='RdGy') plt.colorbar(); 有了图例,很容易可以看出黑色区域代表着“峰”,而红色区域代表这“谷”。 上图有一个缺点,那就是图中颜色的阶梯是离散的而不是连续的,这通常不是我们想要的。我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善,但是这会导致绘制图表的性能降低:Matplotlib ...
plt.contourf(X, Y, Z,20, cmap='RdGy') plt.colorbar(); 有了图例,很容易可以看出黑色区域代表着“峰”,而红色区域代表这“谷”。 上图有一个缺点,那就是图中颜色的阶梯是离散的而不是连续的,这通常不是我们想要的。我们可以通过设置很高的轮廓线...
contourf(*args,**kwargs)填充轮廓 csd(x,y,NFFT=None,Fs=None,Fc=None,detrend=None,window=None,noverlap=None,pad_to=None,sides=None,scale_by_freq=None,return_line=None,hold=None,data=None,**kwargs)绘制交叉谱密度 delaxes(*args)从当前图形中移除一个轴,如果当前图形中没有轴,将引发一个错误...