1,(10,10))# 创建图形fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(12,5))# 自动范围im1=ax1.imshow(data,cmap='viridis')fig.colorbar(im1,ax=ax1,label='Value')ax1.set_title('Auto Range - how2matplotlib.com')# 手动设置范围im2=ax2.imshow(data,cmap='viridis',vmin=-2,vmax...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromPILimportImageim=Image.open('cmap_002.png')nc,nr=im.sizeprint(nc,nr)c=[]foriinrange(nc):r,g,b,_=im.getpixel((i,nr//2))r,g,b=r/255,g/255,b/255c.append([r,g,b])cmap=mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_lis...
bar(range(5),range(1,6),color=plt.get_cmap('Accent')(range(5))) #取某一种颜色 plt.subplot(1,4,2) plt.bar(range(5),range(1,6),color=plt.cm.Accent(4)) ##LinearSegmentedColormap #取多种颜色 plt.subplot(1,4,3) plt.bar(range(5),range(1,6),color=plt.get_cmap('Blues')(...
10)fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))fig.suptitle('How2matplotlib.com: Adjusting Grayscale Colormap Range')# 默认范围im1=ax1.imshow(data,cmap='gray')ax1.set_title('Default Range')plt.colorbar(im1,ax=ax1)# 自定义范围im2=ax2.imshow(data,cmap='gray',vmin=0.2,vmax=...
Out-of-range RGB(A)valuesare clipped. cmap : stror`~matplotlib.colors.Colormap`, optional The Colormap instanceorregistered colormap name used tomapscalardata to colors. This parameter is ignoredforRGB(A) data. Defaults to :rc:`image.cmap`. ...
1)ListedColormap ListedColormap 将它们的颜色值存储在 .colors 属性中,因此可以使用 colors 属性直接访问组成色图的颜色列表。 也可以通过调用viridis来间接访问它,该viridis的值数组与colormap的长度相匹配。 请注意,返回的列表是 RGBA Nx4 数组的形式,其中 N 是色图的长度。 import numpy as np from matplotlib...
→ plt.get_cmap(“viridis_r”) … get a discrete colormap? → plt.get_cmap(“viridis”, 10) … show a figure for one second? → fig.show(block=False), time.sleep(1) ax.grid() ax.patch.set_alpha(0) ax.set_[xy]lim(vmin, vmax) ax.set_[xy]label(label) ax.set_[xy]ticks(...
你可能第一个想到需要进行调整的部分就是线条的颜色和风格。plt.plot()函数接受额外的参数可以用来指定它们。通过指定color关键字参数可以调整颜色,这个字符串类型参数基本上能用来代表任何你能想到的颜色。可以通过多种方式指定颜色参数: 所有HTML 颜色名称可以在这里[3]找到。
view_colormap('cubehelix') 对于其他的情况,例如某种正负分布的数据集,双色颜色条如RdBu(Red-Blue)会很常用。然而正如你从下面例子看到的,如果将双色颜色条转化为灰度的话,正负或两级的信息就会丢失: view_colormap('RdBu') 后面我们会看到更多使用这些色图的例子。
升级 pip: python3 -m pip install -U pip 安装 matplotlib 库: python3 -m pip install -U matplotlib 安装完成后,我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库: import matplotlib 以下实例,我们通过导入 matplotlib 库,然后查看 matplotlib 库的版本号: 实例 import matplotlib print(matplotlib.__version__) ...