importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的数据集x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 使用 get_cmap 获取 'cool' 色彩映射cmap=plt.get_cmap('cool')# 使用 cool 色彩映射绘制彩色线条plt.scatter(x,y,c=y,cmap=cmap)plt.colorbar()plt.title('How2matplotlib.com - Cool Colorm...
在matplotlib中,get_cmap 函数实际上是存在的,并且用于获取颜色映射(colormap)对象。如果你遇到了“matplotlib没有get_cmap”的问题,可能是因为以下几个原因: 导入方式不正确:确保你正确导入了matplotlib的相关模块。通常,你可以通过 matplotlib.pyplot 或matplotlib.cm 来访问 get_cmap 函数。 版本问题:如果你使用的mat...
3. 选择colormap Matplotlab中提供了很多colormap供我们选择,使用plt.get_cmap()函数来定义该图的colormap 二、伪彩色图 plt.pcolormesh() 伪彩色图是一个一个色块组成,其语法为 其中x,y是生成的二维坐标数组,z是二维数组上的数据,与x,y数组大小相同,cmap表示选择的颜色映射。 更多颜色映射可以查看: 附录3.3...
matplotlib的cmap 今天又看到了这样的代码: plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('PuBuGn_r')) #plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('PuBuGn')) 然后发现 get_cmap 经常看到,但是不懂,查了一下,原来后面的就是个名称,然后加 _r 表示反过来。 而名字的列表可以查这里: https://matplo...
通过使用matplotlib.cm.get_cmap() 函数,我们可以访问 Matplotlib 的内置 colormap (颜色映射)。除了内置的 colormap ,还有一些外部库,如palettable,同样拥有丰富的 colormap 。 一、获取colormap 首先,先看看如何从内置的 colormap 中获取新的 colormap 及其颜色值。
首先,确保你已经安装了matplotlib库,并且在你的代码中导入了该库。 创建一个matplotlib散点图,并设置相应的x、y坐标和c值。c值可以代表数据点的颜色或大小。 使用matplotlib的get_cmap()函数选择一个合适的颜色映射,将c值映射到具体的颜色。 将散点图保存为一个图片文件,例如PNG格式。
plt.imshow(I, cmap=plt.cm.get_cmap('Blues', 6)) plt.colorbar() plt.clim(-1, 1); 离散色图的使用方式和其他色图没有任何区别。 例子:手写数字 代码语言:javascript 复制 # 读取数字0-5的手写图像,然后使用Matplotlib展示头64张缩略图 from sklearn.datasets import load_digits ...
matplotlib的cmap 今天又看到了这样的代码: plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('PuBuGn_r')) #plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('PuBuGn')) 然后发现 get_cmap 经常看到,但是不懂,查了一下,原来后面的就是个名称,然后加 _r 表示反过来。
cm.get_cmap(name=None,lut=None)#返回颜色图实例,输入colormao的名称 #namematplotlib.colors.Colormapor str or None, default: None # 为上文的colormap的name #lutint or None, default: None # 表示从colormap中选择颜色的条目 get_map()会返回一个cmap对象 ...
register_cmap(name='choppy', data=choppydata, lut=128):此时这三个参数传递给matplotlib.colors.LinearSegementedColormap初始化函数。 所有的内置的name如下: + View Code 你可以使用cm.get_cmap('winter')来使用,也可以直接用cm.winter来使用。