get_cmap函数允许我们通过传递一个额外的参数来限制色彩映射的范围。这个参数是一个 0 到 1 之间的浮点数,表示我们想要使用的色彩映射的比例。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 获取完整的 'viridis' 色彩映射和其中间 50% 的部分cmap_full=plt.g...
matplotlib会检测图形中的可视对象,然后根据映射关系的选择处理器生成图例条目。 通过图例(Legend)对象的get_legend_handler_map函数可以获取当前图形的图例处理器映射(default_handler_map)。 通过legend函数的handler_map参数可将自定义图例处理器添加到映射中。 matplotlib.legend_handler模块提供了HandlerBase类,以及若干已...
plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”。 通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问。 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def grayscale_cmap(cmap): """为配色方案显示灰度图""" cmap = plt.cm.get_cmap(cmap) colors = cmap(np.arange(cmap.N)) #将RGBA色转换为不同亮度的灰度值 # 参考链接http:///hsp.html RGB...
最简单的方法是使用plt.cm.get_cmap()函数,在传递某个色图名称的同时,还额外传递一个颜色分桶的数量值参数给该函数: 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 最后我们来看一个很有实用价值的...
imshow(a,interpolation = 'nearest',cmap = 'bone' ,origin = 'up') #显示右边的栏 plt.colorbar(shrink = .92) #ignore ticks plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() 显示图片 5.3D数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig =...
⑤get_cmap()颜色渐变参数的使用,colorbar颜色条的使用 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt N= 1000x=np.random.randn(N) y=np.random.randn(N) cm=plt.cm.get_cmap('RdYlBu') sc=plt.scatter(x, y,c=x,cmap=cm) plt.colorbar(sc) ...
导入模块pyplot,并给它指定别名plt,以免反复输入pyplot。在模块pyplot中包含很多用于生产图表的函数。 将绘制的直线坐标传递给函数plot()。 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 ...
# ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=cm.coolwarm)# cmap="rainbow"亦可 # 我的理解的 改变cmap参数可以控制三维曲面的颜色组合,一般我们见到的三维曲面就是 rainbow 的 # 你也可以修改 rainbow 为 coolwarm,验证我的结论 ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap...
legend方法中的loc 参数可选设置 二、柱状图 使用的方法:plt.bar import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize = (16, 12))x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])y = np.array([3, 5, 7, 6, 2, 6, 10, 15...