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 Hea
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...
在Matplotlib中,Colormap(颜色图)是一种将数值映射到颜色的方式,通常用于表示数据点或数据的连续变化。Colorbar则是一种可视化这种映射的工具,可以清晰地显示数值与颜色之间的关系。一、使用现有的ColormapMatplotlib提供了一系列预定义的Colormap,如’viridis’, ‘hot’, ‘cool’等。下面是一个简单的例子,演示如何...
https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, ListedColormap viridis = mpl.colormaps['viridis'] ...
Colormap在绘制图像、等高线图等可视化图表中非常有用。Matplotlib中的Colormap可以通过多种方式定义和使用。下面是一些常见的用法: 定义ColormapMatplotlib自带了许多预定义的Colormap,例如’viridis’、’hot’、’cool’等。我们也可以使用Colormap类来定义自己的Colormap。定义一个Colormap需要提供一组颜色,例如: ...
# 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。
scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar(); # ...
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): """...