# 创建散点图 plt.scatter(x, y, c=count, cmap='viridis') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 添加标题和轴标签 plt.title('Scatter Plot with Count Colored') plt.xlabel('Variable X') plt.ylabel('Variable Y') # 显示图表 plt.show() 在这个示例中,
通过将scatter对象传递给colorbar()函数,我们可以创建一个与散点图颜色对应的水平颜色条。 2.2 等高线图中的水平颜色条 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据x=np.linspace(-3,3,100)y=np.linspace(-3,3,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(X)*np.cos(Y)# 创建图形和子图fig,ax=...
# 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(scatter) cbar.ax.set_ylabel('Z value') # 设置坐标轴范围、标签和网格线 ax.set_xlim([-4, 4]) ax.set_ylim([-4, 4]) ax.set_xlabel('X axis') ax.set_ylabel('Y axis') ax.grid(True) # 添加标题和注释 plt.title('Scatter Plot with Color Mappin...
cb=fig.colorbar(cs,cax=position,shrink=0.4,extend='both')#绘制colorbar并省称为cbax2=cb.ax#召唤出cb的ax属性并省称为ax2,这时ax2即视为一个子图ax2.yaxis.set_ticks_position('left')#将数值刻度移动到左侧ax2.tick_params(labelsize=10,left=True,right=True)#修改刻度样式,并使左右都有刻度ax3=...
Matplotlib中如何设置颜色条刻度数量:plt.colorbar详解 参考:Setting the Number of Ticks in plt.colorbar in Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,其中颜色条(colorbar)是一个非常重要的组件,特别是在绘制热图、等高线图等需要表示数值范围的图表时。本文将详细...
You can set your own color for each scatter plot with the color or the c argument:Example Set your own color of the markers: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,...
fig.colorbar(cf) 1. 2. 参数ax # 把色卡放到 ax2 子图旁边 fig.colorbar(acf1,ax=ax2) 1. 2. 参数extend # 色条展示尖角的参数extend,他可以使色条展现出角的形状,其可选命令both表示两头都变尖,max表示数值大的那头变尖,min表示小的那头变尖。
import matplotx with plt.style.context(matplotx.styles.dracula): # 散点图 plt.scatter(x, y, c=y2) # 颜色类型 plt.colorbar(label='Y2') # 坐标轴名称 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示 plt.show() 运行代码,得到下图。 其中matplotx中有许多不同的样式,具体情况如下。 下面让...
>>> plt.scatter(x,y,c=color,s=size,alpha=0.5) <matplotlib.collections.PathCollection object at 0x0000013F932E2288> >>> plt.colorbar() <matplotlib.colorbar.Colorbar object at 0x0000013F97A22708> >>> plt.show() 1. 2. 3. 4. ...
plt.colorbar(dsartist) fig, ax = plt.subplots() using_datashader(ax, x, y) plt.show() 绘制这个花了 0.83 秒: 也有可能通过第三个变量着色。dsshow的第三个参数控制着色。在此处查看更多示例,在此处查看 dsshow 的源代码。 3: scatter_with_gaussian_kde ...