plt.imshow(np.random.rand(10, 10), cmap='viridis')plt.colorbar()plt.title('用Viridis渐变展示连续型数据')# 对于分类数据，选择不同的固定颜色 categories = ['苹果', '香蕉', '橙子']values = [3, 7, 5]plt.bar(categories, values, color=plt.cm.tab10.colors[:len(categories)])plt.title(...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的二维数组data=np.random.rand(10,10)# 使用 'viridis' 色彩映射表绘制热图plt.imshow(data,cmap='viridis')plt.colorbar(label='Value')plt.title('How2matplotlib.com: Simple Heatmap with Viridis Colormap')plt.show() Python Copy Output: 在...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(x,y,c=y,cmap='viridis')plt.colorbar(label='Sin(x)')plt.title('使用 viridis 色彩映射表 - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')pl...
import matplotlib as mpl from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap viridis = mpl.colormaps['viridis'] print(dir(viridis), 'viridis.colors', viridis.colors) print(viridis(2), viridis.N) jet=mpl.colormaps['jet'].resampled(256) print(dir(jet)) print('jet.colors', ...
# 选择 colormapcmap=cm.get_cmap('viridis')# 'viridis' 是一种常用的 colormap# 绘制图表plt.scatter(x,y,c=z,cmap=cmap)# 使用 colormap 进行散点图绘制plt.colorbar()# 显示色条 1. 2. 3. 4. 5. 6. cm.get_cmap('viridis'):获取 ‘viridis’ colormap。你可以尝试其他如 ‘plasma’、‘...
from matplotlib.colors importListedColormap, LinearSegmentedColormap mpl.rcParams.update({'figure.dpi':150}) matplotlib.cm.get_cmap(name=None,lut=None) name:内置 colormap 的名称,如 'viridis'(默认),'spring' 等。 lut:整数,重置 colormap 的采样间隔,默认是256。
'gnuplot', 'gnuplot2', 'gray', 'hot', 'hsv', 'inferno', 'jet', 'magma', 'nipy_spectral', 'ocean', 'pink', 'plasma', 'prism', 'rainbow', 'seismic', 'spring', 'summer', 'tab10', 'tab20', 'tab20b', 'tab20c', 'terrain', 'twilight', 'twilight_shifted', 'viridis', '...
pi / 180) # Synthetic elevation data # Define the base colormaps ('viridis' and 'cividis') cmap1 = plt.get_cmap('viridis') cmap2 = plt.get_cmap('cividis') # Create a custom colormap by blending the two base colormaps def blend_colormaps(cmap1, cmap2, blend_ratio=0.5): """...
Matplotlib中使用Colormap的方式有两种:一种是通过plt.cm模块中的函数调用,另一种是通过Colormap对象的方法调用。例如,可以使用plt.cm.viridis函数调用"viridis" Colormap,也可以使用plt.cm.get_cmap("viridis")方法调用。 使用Colormap时,可以通过plt.colorbar()函数将Colormap与图形关联起来,以便显示颜色与数据值之...
实现色彩搭配技巧在matplotlib中的方法：1. 调用预定义色谱：- matplotlib提供了多种内置色谱供选择，如`viridis`、`plasma`、`inferno`、`magma`等，这些色谱设计用于显示连续变化的数据，能够以平滑的方式展示数据的动态范围。2. 自定义颜色映射：- 使用`LinearSegmentedColormap`或`ListedColormap`来自定义颜色映射，...