ax.plot(x, y, color='red')# 显示图形plt.show() 在上述示例中,我们使用ax.imshow()将图像数据作为背景,并使用ax.plot()在背景图上绘制了一条红色曲线。最后,通过plt.show()显示图形。 需要注意的是,imshow()函数默认会根据数据的值来映射到颜色空间进行显示。你可以通过cmap参数指定不同的颜色映射方式,如...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker import numpy as np data = np.random.uniform(size=(1024, 1024)) fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(data) formatter = lambda x, pos: x * 0.5 # 0.5 is the resolution ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) ax.yaxis....
ax.xaxis.set_major_formatter(myFmt) norm=mpl.colors.Normalize(0, arr2.max()) # change the min to stretch the color spectrum pcm = ax4.imshow(arr2, extent=[xs[0],xs[-1],1,0],norm=norm,aspect='auto') cax4 = fig.colorbar(pcm, ax=ax4, extend='max') cax4.set_label('fractio...
ax.set( xticks=[], yticks=[] ) 现在是时候来看看层级中排名第三的「坐标轴」。 1.4 坐标轴 一个坐标系 (Axes),通常是二维,有两条坐标轴 (Axis): 横轴:XAxis 纵轴:YAxis 每个坐标轴都包含两个元素 容器类元素「刻度」,该对象里还包含刻度本身和刻度标签 基础类元素「标签」,该对象包含的是坐标轴标签...
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_xticks([])axes[-1].set_xlabel('x')fig.tight_layout()# tight_layout...
plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], origin='lower', cmap='RdGy') plt.colorbar() plt.axis(aspect='image'); C:\Users\gdc\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:4: MatplotlibDeprecationWarning: Passing unsupported keyword arguments...
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():用于绘制直方图 pie():用于绘制饼图 imshow():用于绘制图像 subplots():用于创建子图 除了这些基本的函数,pyplot 还提供了很多其他的函数,例如用...
plt.imshow()会自动根据输入数据调整坐标轴的比例；这可以通过参数来设置，例如，plt.axis(aspect='image...
plt.imshow(img_arr) # 显示照片 plt.imshow(img_arr - 66) # 改变照片颜色 plt.imshow(img_arr[:,::-1,:]) # 将照片的列反转 1. 2. 3. 4. 包含单条曲线的图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 1. 2.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01) ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) # A StrMethodFormatter is used automatically ax.zaxis.set_major_formatter('{x:.02f}') # Add a color bar which maps values to colors. fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5....