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=...
# 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...
fig.colorbar(cf,ticks=[0,2,4,16]) 1. 2. 参数format # 控制色条上刻度的格式,比如将其保留两位小数 fig.colorbar(cf,format='%.2f') 1. 2. 参数label # 简单的给色条一个标签 fig.colorbar(cf,label='色条') 1. 2. 参数 cf=ax.contourf(x,y,z) fc=fig.colorbar(cf) #使用fc省称 a...
我们可以使用location参数来改变颜色条的位置: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据data=np.random.rand(10,10)# 创建子图fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,6))# 绘制数据im=ax.imshow(data,cmap='viridis')ax.set_title('Data with Colorbar at Top - how2matplotlib.com')# 创建...
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,...
Scatter()所绘制的散列图可以指定每个 点的颜色和大小。 下面的程序演示了 scatter()的用法,效果如图4-27所示。 plt.figure(figsize=(8,4)) x = np.random.random(100) y = np.random.random(100) plt.scatter(x, y, s=x*1000, c=y, marker=(5, 1), alpha=0.8, lw=2, facecolors="none...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(-5,5,100)y=x# 使用 coolwarm 色彩映射plt.scatter(x,y,c=y,cmap='coolwarm')plt.colorbar(label='how2matplotlib.com')plt.title('Coolwarm Colormap Example')plt.axhline(y=0,color='k',linestyle='--')plt.axvline(x=0,colo...
>>> 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 ...
withplt.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。