参数cmap的作用是告诉pyplot进行颜色映射要使用的颜色。 更加详细的颜色映射参数可在官网中查看:Colormap reference — Matplotlib 3.5.2 documentation https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html#sphx-glr-gallery-color-color
array的shape 可以为(M, N) or M*N: 一个网格对应一个标量. 使用cmap颜色表,这个值被映射为一种颜色 X和Y的维度应与C的维度相同 cmap:用于将标量数据映射到颜色的颜色映射实例或注册的颜色映射名称。 代码示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个5X5网格的横纵坐标,这里X,Y...
cmap=plt.get_cmap('Greys') # cmap = plt.cm.Greys #也可以这么写 # 利用normlize来标准化颜色的值 norm=plt.Normalize(vmin=-3, vmax=3) # 散点图 plt.scatter(X, Y, s=75, alpha=0.5, c=color, cmap=cmap, norm=norm) plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks(())# ignore xticks plt.ylim(-1....
“[]”,利用下标取元素的这个操作符,在CMap中被重载,用来返回指定Key值数据的引用,不过在注释#3处,对于先取"4th"这个Point的引用然后赋值的用法,看起来,似乎有点聪明过了头,因为在这之前,我们还没有插入"4th"所对应的元组,但是,程序却能正常的运行!为什么?其实,这样的用法是十分正确的,因为CMap毕竟不是数组,...
plt.scatter函数用于绘制这些点，我们设置了cmap='viridis'来指定颜色映射，s=50来调整点的大小。最后，我们添加了一个颜色条，设置了标题和坐标轴标签，并显示了图形。这个例子展示了如何使用plt.scatter函数的基本用法，以及如何调整其参数来定制散点图的外观。您可以根据需要调整这些参数来满足您的具体需求。案例二、...
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap=custom_cmap) plt.colorbar() plt.show() 在这个例子中,我们创建了一个自定义颜色映射,并在绘图时使用它。 五、总结 通过上述方法,您可以在Python的Matplotlib库中灵活地改变线条和点的颜色。无论是简单的颜色参数设置、使用颜色缩写代码、十六进制颜色代码,还是更复杂的颜色...
需要注意的是,imshow()函数默认会根据数据的值来映射到颜色空间进行显示。你可以通过cmap参数指定不同的颜色映射方式,如上述示例中的cmap='gray'表示使用灰度颜色映射。 `plt.gca()`是Matplotlib中的一个函数,用于获取当前的坐标轴对象(`Axes`)。 gca是"get current axes"的缩写。在Matplotlib中,Axes是图形对象(Fi...
plt.imshow(img,cmap='gray') # 显示图像 plt.show() 以上实例中我们生成了一个 10x10 的随机数组,并使用 imshow() 函数将其显示为一张灰度图像。 我们设置了 cmap 参数为 gray,这意味着将使用灰度颜色映射显示图像。 显示结果如下: 显示彩色图像 ...
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') 添加颜色条 plt.colorbar() 添加标题 plt.title('Heatmap') 显示图表 plt.show() 在这个示例中,我们使用np.random.rand()函数生成了一组随机数据,并使用plt.imshow()函数创建了一个热图。我们还使用plt.colorbar()函数添加了颜色条。
总是去别人的博客里面找关于scatter散点图相关用法,想想还是自己写一个吧,下次看自己的就行。 函数的原型: matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,verts=None,edgecolors=None,*,data=None,**kwargs) ...