x=np.arange(0,10,.1)y=np.arange(0,10,.1)X,Y=np.meshgrid(x,y)data=2*(np.sin(X)+np.sin(3*Y))fig,ax=plt.subplots()contour=ax.contour(X,Y,data)cbar=fig.colorbar(contour,ax=ax)cbar.set_ticks(np.linspace(0,10,10))# Set6ticks from0to10(inclusive)# cbar.set_ticklabels(...
#alpha:透明度 #cmap:color map #use plt.contour to add contour lines C=plt.contour(X,Y,height(X,Y),8,colors=“black”,linewidth=.5) #adding label plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10) #clabel:cycle的label,inline=True表示label在line内,fontsize表示label的字体大小 plt.show() 1. 2. ...
need_redraw = True else: for line in self.ax.lines: lw = self.linewidth if line is target else 1 #有高亮时alpha设置为1,lw设置为3,非高亮的alpha设置为0.3linewidth设置为1 if line.get_linewidth()!=lw: line.set_linewidth(lw) need_redraw=True alpha = 1.0 if lw == self.linewidth else ...
cm.hot) #8:8+2=10,将高分为10部分, #alpha:透明度 #cmap:color map #use plt.contour to add contour lines C=plt.contour(X,Y,height(X,Y),8,colors=“black”,linewidth=.5) #adding label plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10) #clabel:cycle的label,inline=True表示label在line内,fontsize...
contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.5) plt.colorbar; 通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维...
#grid.color : black # 网格颜色 #grid.linestyle : : # 点 #grid.linewidth : 0.5 # pt 9. 图例[Legend] #legend.fancybox : False # 为True时使用圆角方框,否则使用直角方框 #legend.isaxes : True #legend.numpoints : 2 # the number of points in the legend line ...
line_color='white')) fig.add_trace(go.Scatter( x=array_dict[f'x_{year}'], y=array_dict[f'y_{year}'] + (len(year_list) - index) +0.4, fill='tonexty', name=f'{year}')) # 添加文本 fig.add_annotation( x=-20, y=len(year_list) - index, ...
.colorbar 33 import matplotlib.image 34 from matplotlib import rcsetup, styleE:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\matplotlib\colorbar.py in <module>() 30 import matplotlib.collections as collections 31 import matplotlib.colors as colors---> 32 import matplotlib.contour as contour 33 ...
面向对象方式绘图:matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库,它所绘制的图表中的每个绘图元素,例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。...如果需要同时绘制多幅图表的话,可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号,如果所指定序号的绘图对象已经存在的话,将不创建新的对象,而只是让它成为...
plot_data = [ ('d1', d1, 'b'), ('d2', d2, 'r'), ] for _, data, color in plot_data: sns.kdeplot(data, x='x', y='y', color=color) handles = [lines.Line2D([0], [0], color=color) for _, _, color in plot_data] labels = [name for name, _, _ in plot_...