注意我们在第二个plot调用中使用了x[49:]而不是x[50:],这是为了确保两段线条能够无缝连接。 4. 使用LineCollection实现更复杂的样式变化 对于更复杂的样式变化,我们可以使用Matplotlib的LineCollection类。这允许我们为每个线段指定不同的样式。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasn
如何获得从0到20}之间的{整型到行图的{color}之间的一致映射? matplotlib的LineCollection将传递的数组colors缩放到实际间隔0,1上。因此,如果在其中出现数字0, ..., 7,那么(我想)从tab20得到8种颜色,它们在所有20种颜色之间的间隔大致相等。 通过将关键字参数norm这里 lineCollectionsegmentssegments...
4*np.pi,1000)y = np.sin(x)MAP = 'cubehelix'NPOINTS = len(x)我们将针对上面的LineCollection...
segments.append([(x[start_idx], y[start_idx]), (x[end_idx - 1], y[end_idx - 1])]) # 创建LineCollection lc = mcoll.LineCollection(segments, colors=colors) # 创建图表并添加LineCollection fig, ax = plt.subplots() ax.add_collection(lc) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim(0, 10) ax...
(y))# 创建 LineCollectionlc=LineCollection(segments,colors=colors,linewidth=2)# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 添加 LineCollection 到坐标轴ax.add_collection(lc)# 设置坐标轴范围ax.set_xlim(x.min(),x.max())ax.set_ylim(y.min(),y.max())# 设置标题和标签ax.set_title('Color ...
BoundaryNorm([-1, -0.5, 0.5, 1], cmap.N) lc = LineCollection(segments, cmap=cmap, norm=norm) lc.set_array(dydx) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下,具体参数或用法可以点击查看。
line.set_alpha(0.5) #调用Line2D对象的set_*()方法来设置属性值 同时绘制正弦和余弦两条曲线,lines是一个有两个Line2D对象的列表: lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x)) 调用setp()以同时配置多个对象的属性,这里同时设置两条曲线的颜色和线宽: plt.setp(lines, color="r”, linewidth...
取值通常为Colormap中的值(见下图) 1. 2. (2)绘制颜色栏: 其他参数参见:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html matplotlib.pyplot.colorbar([mappable=None,cax=None,ax=None,**kwargs]):绘制颜色栏 #参数说明:详情参见官方文档 ...
1,0.5,0.5,0.5,0.5],color='k',linestyle='solid')ax.add_collection(line_segments)接下来再...
fig = plt.figure(figsize=(5, 3))axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)fig.add_axes(axes)# 画散点图x = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)z = np.random.rand(50)axes.scatter(x, y, z, color="red", s=100)<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection at 0x1f0...