多种对比相对明显的颜色混杂在一起。 plot_color_gradients('Miscellaneous',['flag', 'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain','gist_stern', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap','cubehelix', 'brg', 'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet','turbo', 'nipy_spectral', 'gist_ncar'])plt.show() ...
cm.Spectral(i/float(len(labels))) for i in range(len(labels))] # Draw Plot plt.figure(figsize=(12,8), dpi= 80) squarify.plot(sizes=sizes, label=labels, color=colors, alpha=.8) # Decorate plt.title('Treemap of Vechile Class') plt.axis('off') plt.show() 图33 34 条形图 (...
nipy_spectral nipy_spectral_r ocean ocean_r pink pink_r plasma plasma_r prism prism_r rainbow rainbow_r seismic seismic_r spring spring_r summer summer_r tab10 tab10_r tab20 tab20_r tab20b tab20b_r tab20c tab20c_r terrain terrain_r twilight twilight_r twilight_shifted twilight_shifted...
[x_var,groupby_var]].groupby(groupby_var)vals=[df[x_var].values.tolist()fori,dfindf_agg]# Drawplt.figure(figsize=(16,9),dpi=80)colors=[plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1))foriinrange(len(vals))
cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]n, bins, patches = plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(), stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)]) # Decorationplt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist...
cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))]n, bins, patches = plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(), stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)]) # Decorationplt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist...
cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))] n, bins, patches = plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(), stacked=True, density=False, color=colors[:len(vals)]) # Decoration plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).to...
功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)是信号处理和数据分析中的重要工具,它可以帮助我们了解信号在频域中的能量分布。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了强大的功能来绘制各种类型的图表,包括功率谱密度图。本文将详细介绍如何使用Matplotlib绘制功率谱密度图,并提供多个实用示例。
img2.set_cmap('nipy_spectral') 3.数值分布 要查看数值的分布,可以使用 hist 直方图。 plt.hist(lum_img.ravel(), # 展开通道的数组 bins=256, # 分成256区间 range=(0.0, 1.0), # 设置分布范围 fc='k', ec='k') # 设置颜色 让我们调整上限,以便有效地“放大”直方图的有效部分。
# "'inferno', 'inferno_r', 'jet', 'jet_r', 'magma', 'magma_r', 'nipy_spectral', 'nipy_spectral_r', " \ # "'ocean', 'ocean_r', 'pink', 'pink_r', 'plasma', 'plasma_r', 'prism', 'prism_r', 'rainbow'," \