plt.imshow(data,cmap=custom_cmap)plt.colorbar()# 添加颜色条,用于显示颜色映射的具体数值plt.title('自定义颜色映射示例')plt.show()# 显示图像 1. 2. 3. 4. 解释:使用imshow函数展示数据,并将自定义的 cmap 传递给它。同时,添加颜色条以显示数据值与颜色之间的对应关系,最后调用plt.show()来渲染图像。
# 法一:在jupyter`在这里插入代码片` notebook中可以这样查看 plt.get_cmap(color_name) # 法二:使用fig查看 fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,0.5)) fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(cmap=color_name),cax=ax, orientation='horizontal') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 图2...
cmap:和matplotlib中的cmap使用方式一致,用于控制色彩映射方案 clip:GeoSeries型,用于为初始生成的核密度图像进行蒙版裁切,下文会举例说明 extent:元组型,用于传入左下角和右上角经纬度信息来设置地图空间范围,格式为(min_longitude, min_latitude, max_longitude, max_latitude) figsize:元组型,用于控制画幅大小,格式为...
今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface，真的非常强大，图片质量可以达到出版级别，而且 3...
我已经适应了一个定制的颜色刻度从NCL以下离散间隔色条。我的数据数组位于一个NetCDF文件中,当我试图绘制它时,这个图和颜色条看起来与pcolormesh图的预期一样,但是当我绘制contourf图时,它会变得疯狂。在定义颜色标度时,我是不是做错了什么?(cmap=cmap3, norm=norm, vmin=0, vmax=10)ds.PV.squeeze().<e ...
cmap是可视化的一个小知识点,不大有用,但还算有趣(尤其对喜欢色彩的同学)。 掌握的话,可以告别单调的office配色,做出自己风格的图片。 颜色介绍 先上一个官方文档作弊页。 当前版本共166个颜色搭配,名字直观、有趣,各有用途 其中,Sequential最单纯,颜色过度自然,容易和连续的数字对应。Uniform标准色两端对比大,...
6. cmap：用于绘制混淆矩阵的热力图的颜色映射（即matplotlib中的colormap）。如果没有提供，则 默认使用plt.cm.Blues。7. xtickslabels 和 ytickslabels：这些参数用于指定x轴和y轴的刻度标签。8. show_digit_counts：一个布尔值，决定是否在每个单元格中显示实际数字计数。默认情况下，这是 关闭的（即False）。...
对色彩有独特兴趣的朋友们，matplotlib的cmap功能绝对值得一试。它虽小，却能极大地丰富你的图表呈现，让你的视觉作品更具个性和艺术感。首先，让我们通过官方文档了解一下cmap的基本类型：Sequential色彩过渡自然，适合与连续数据对应；Uniform色彩鲜明且对比强烈，适合强调两极对比；Diverging色彩对比大，但以...
函数原型: def scatter( x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) : __ret = gca().scatter( ...
mp.imshow(矩阵,cmap=颜色映射,origin=确定y轴方向 例: View Code 8.三维曲面图: 主要指:三维贴面和三维线框 引入库: from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d ax= mp.gca(projection='3d') #创建三维效果的坐标轴 ax.plot_surface(x,y,z,rstride=行距,cstride=列距,cmap=颜色映射) ...