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 Colormap Example')plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm # 使用 matplotlib.pyplot 获取颜色映射 cmap_plt = plt.get_cmap('viridis') # 使用 matplotlib.cm 获取颜色映射 cmap_cm = cm.get_cmap('viridis') # 两者是等效的,你可以选择任何一种方式 print(cmap_plt == cmap_cm) # 输出: True 使...
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...
例如:plt.matshow(Mat, cmap=plt.cm.gray),cmap代表一种颜色映射方式。 实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 plt.plot(A,"r-+", linewidth=2, label="train") plt.plot(B,"b-", linewidth=3, label="val") plt.legend(loc="upper right", fontsize=14)# 设置位置 plt.xlabel("Training set size", f...
我发现无论是 x 向,还是 y 向,条纹数都是 32 而这刚好是我们x = np.arange(-4, 4, 0.25)中[4-(-4)]/0.25 = 32而ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = plt.get_cmap('rainbow'))中rstride = 1, cstride = 1,r(row)对应 x向,c(column)对应 y 向,rstride...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import cm from matplotlib.colors importListedColormap, LinearSegmentedColormap mpl.rcParams.update({'figure.dpi':150}) matplotlib.cm.get_cmap(name=None,lut=None) name:内置 colormap 的名称,如 'viridis'(默认),'spring' 等。
X,Y = np.meshgrid(x,y) #use plt.contourf to filling contours #X Y and value for (X,Y) point #这里的8就是说明等高线分成多少个部分,如果是0则分成2半 #则8是分成10半 #cmap找对应的颜色,如果高=0就找0对应的颜色值, plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha = .75,cmap = plt.cm.hot) ...
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。
通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 plt.plot([1,4],[2,8])# 第一个中括号里是绘制点的横坐标...
diverging colormaps:两端发散的色图 colormaps; seismic qualitative colormaps:量化(离散化)色图; miscellaneous colormaps:其他色图; 1. matplotlib 设置cmap 的几种方式: plt.imshow(image, cmap=plt.get_cmap('gray_r')) plt.imshow(image, cmap='gray_r')...