plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show()显示结果如下:换个颜色条参数, cmap 设置为 afmhot_r:实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.
2,figsize=(10,4))# 绘制第一个子图im1=ax1.imshow(data1,cmap='viridis')ax1.set_title('Data 1 - how2matplotlib.com')plt.colorbar(im1,ax=ax1)# 绘制第二个子图im2=ax2.imshow(data2,cmap='viridis')ax2.set_
matplotlib提供了许多预定义的颜色映射，举例如下：viridis：一种蓝绿色渐变的调色板 plasma： 一种从橙色...
5))im1=ax1.imshow(data,cmap='viridis')ax1.set_title('Viridis Colormap - how2matplotlib.com')plt.colorbar(im1,ax=ax1)im2=ax2.imshow(data,cmap='hot')ax2.set_title('Hot Colormap - how2matplotlib.com')plt.colorbar(im2,ax=ax2)plt.tight_layout()plt.show()...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一些示例图像image1=np.random.rand(10,10)image2=np.random.rand(10,10)image3=np.random.rand(10,10)image4=np.random.rand(10,10)fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))# 在每个子图中显示一个图像axes[0,0].imshow(image1,cm...
我们选择了’viridis’颜色映射,并设置了透明度为0.5。最后,我们使用plt.colorbar()函数添加色条图例,并使用label参数设置图例的标签为’数值大小’。最后,我们使用plt.show()函数显示图形。请注意,这只是一个简单的示例代码,你可以根据你的具体需求进行调整和扩展。例如,你可以更改颜色映射、调整透明度、添加图例标签...
在这个例子中,我们不仅使用sizes数组来控制散点的大小,还用它来控制颜色。cmap='viridis'参数指定了使用的颜色映射。这样,散点的大小和颜色都反映了同一个数据维度,使得信息更加直观。 5. 设置散点大小的范围 有时候,我们可能想要限制散点大小的范围,以避免太大或太小的点。我们可以使用numpy的函数来实现这一点。
(x**2+y**2)**2;u=-(x**2-y**2)/di;v=-(2*x*y)/di;q8=plt.streamplot(x,y,u,v,density=1,color=s,cmap='viridis');plt.colorbar(q8.lines);plt.title("Dipole Flow",fontsize=20);plt.xlabel("X label",fontsize=13);plt.ylabel("Y label",fontsize=13);plt.xlim([-1,1])...
颜色映射是一种更高级的颜色设置方法,它可以根据数据值的大小自动分配颜色。Matplotlib 提供了多种内置的颜色映射,如‘viridis’、’plasma’、’inferno’ 等。 2.1 使用内置颜色映射 以下是使用内置颜色映射的示例: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp ...
cmap: Colormap,使用的颜色映射,默认为 rcParams["image.cmap"](默认值为 'viridis'),如果 mappable 为空,则此参数会被使用。 norm: Normalize,使用的规范化实例,如果 mappable 为空,则此参数会被使用。 alpha: 浮点数,颜色条的透明度,介于 0(完全透明)和 1(完全不透明)之间。 orientation: None 或 'vertic...