plt.scatter(range(len(data)), data, c=data, cmap=cmap):这行代码绘制了一个散点图,其中x轴的值为数据的索引,y轴的值为数据本身,颜色由数据的值决定,并使用之前选择的colormap进行映射。 plt.colorbar():这行代码添加了一个颜色条,用于显示colormap的映射关系。 plt.show():这行代码显示了绘制好的图形。
我们可以创建一个或多个绘图数据,这些数据将使用颜色映射(colormap)来表示。例如,可以生成几个随机的二维数组作为数据。 python data = [np.random.rand(10, 10) for _ in range(3)] # 生成3个10x10的随机数据矩阵 3. 循环设置绘图和颜色条 接下来,我们可以使用循环来设置不同的绘图和颜色条。在每次迭代...
cmapColormap,可选,默认'None' normNormalize,亮度设置,0-1 vmin,vmax亮度设置 alpha透明度,0-1 linewidths 其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: scatter(x, y, 点的大小, 颜色,标记),这是最主要的几个用法,如果括号中不写s= c=则按默认顺序,写了则按规定的来,不考虑顺序 ...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib.colors import ListedColormap cmap=mpl.cm.jet_r #获取色条 front_time_list=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] #保存前向处理时间hist back_tim…
xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show()</span> 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap...
plt.hist(x,bins=None,range=None,density=False,weights=None,cumulative=False,bottom=None,histtype='bar',align='mid',orientation='vertical',rwidth=None,log=False,color=None,label=None,stacked=False,**kwargs) Python Copy 其中,x是输入的数据,bins指定了直方图的柱数,color参数用于设置直方图的颜色。
xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show()</span> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuP...
get_cmap('Blues') # 获得对应的颜色 # colors = colormap(range(1, num + 1, 1)) # 0到255 # colors = colormap(num) colors = colormap(np.linspace(0.1, 1, num)) # 按百分比 # 绘制条形图 plt.bar(range(1, 1 + num), range(1, 1 + num), color=colors) # plt.hist(iris['...
cmap = colors.ListedColormap(DBZ_sebiao) bounds = DBZ_gradient norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N) 绘制等高线图像 plt.pcolormesh(x[:, :], y[:, :], data[:, :], cmap=cmap, norm=norm) 添加颜色条及标签 pcm = plt.colorbar(norm=norm, boundaries=bounds, ticks=DBZ_gradient) pcm...
这个例子使用了LogNorm()来创建对数刻度的颜色条。 4.2 离散颜色条 有时我们需要表示离散的类别,而不是连续的数值范围: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.colorsimportBoundaryNormfrommatplotlib.cmimportListedColormap# 创建离散数据data=np.random.randint(0,4,(10,10))...