我们将使用ListedColormap来创建自定义的 cmap。 frommatplotlib.colorsimportListedColormap# 自定义颜色colors=['#FF0000','#00FF00','#0000FF','#FFFF00','#FF00FF']# 创建一个自定义的 cmapcustom_cmap=ListedColormap(colors) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 解释:我们定义了一组颜色,然后使用ListedColormap...
5. cmap的选择与展示 在Matplotlib和Seaborn中,有多种预定义的cmap可供选择,这些cmap适用于不同种类的数据。例如: viridis:适用于定量数据,具有良好的可读性。 plasma:适合用于视觉效果更为丰富的场景。 coolwarm:适合于强调正负值的情境。 选择合适的cmap能够有效增强数据的可理解性与美观性。 示例:使用不同的cmap ...
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap # 生成示例数据 data = np.random.rand(10, 10) # 自定义颜色映射 colors = [(0, 0, 1), (0, 1, 0), (1, 0, 0)] # 从蓝色到绿色再到红色 cmap_name = 'custom_cmap' cm = LinearSegmentedColormap.from_list(cmap_name, colors, N=25...
# cmap是颜色映射表 # from matplotlibimportcm # ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=cm.coolwarm)# cmap="rainbow"亦可 # 我的理解的 改变cmap参数可以控制三维曲面的颜色组合,一般我们见到的三维曲面就是 rainbow 的 # 你也可以修改 rainbow 为 coolwarm,验证我的结论 ax.plot_surface(X,Y...
import matplotlib.pyplot as plt #导入包 fig = plt.figure() #创建空图 x_label = [1,2,3,4] #所占比例 y_label = ['dog','cat','bird','apple'] #每块饼的名称 plt.pie(x_label,labels=y_label,autopct='%1.1f%%') #构建饼状图 ...
cmap=matplotlib.cm.tab20 # 柱状图绘制fig,ax=plt.subplots(figsize=(1,1))# 0.7表示数值,lw边框线宽b=bar(ax,0.7,plot_bg_bar=True,cmap=cmap,annotate=True,lw=2,height=0.35)plt.show()
cmap=mpl.cm.RdYlBu, marker="o") plt.show() 8 stackplot绘制面积图 8.1 stackplot参数 matplotlib.pyplot.stackplot(x, *args, labels=(), colors=None, baseline='zero', data=None, **kwargs) x:形状为(N,)的类数组结构,即尺寸为N的一维数组。必备参数。
3.1 cmap参数 cmap参数用于设置表面的颜色映射。Matplotlib提供了多种预定义的颜色映射,如’viridis’、’plasma’、’inferno’等。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 生成数据x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin...
三、Matplotlib详解 Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项,能够生成各种类型的图表、图形和可视化效果。下面是Matplotlib的一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析...
circles_graphic.cmap = "tab10"xy = fig[0, 0].map_screen_to_world(ev)[:-1]nearest = fpl.utils.get_nearest_graphics(xy, circles_graphic)[0]nearest.colors = "w"在fastplotlib中，指定事件非常简单，只需定义想要处理的事件，然后将处理程序添加到事件对应的相应图形或绘图中即可。该方法的优点在于...