"Colorbar":表示色彩变化范围的图例,用于解读等高线图中不同颜色所对应的数值范围。 使用matplotlib中的"contourf"函数时,可以通过以下方式设置Colorbar范围: 设置固定范围:可以通过在调用"contourf"函数时传入"vmin"和"vmax"参数来指定Colorbar范围。例如: 设置固定范围:可以通过在调用"contourf"函数时传入"vmin"...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(X) + np.cos(Y) # 绘制等高线填充图 plt.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis') # 添加颜色条 plt....
f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar cb=plt.colorbar()cb.set_label('meters') 1. 2. 默认colorbar 是竖直放置,通过 orientation 关键字参数,可将其设置为水平放置; cb=plt.colorbar(orientation=...
在Matplotlib中,我们可以使用plt.colorbar()函数来添加颜色条。颜色条通常与imshow()、contourf()等函数配合使用,用于表示图像或等高线的数值范围。 让我们从一个简单的例子开始: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的数据集data=np.random.rand(10,10)# 创建图形和坐标轴fig,ax=...
将级别数设置为整数对logscale不起作用,但是可以使用np.logspace(np.log10(z.min()),np.log10(z.max()), 50)轻松地设置值。在这种情况下,Matplotlib 3.3.3在正确设置颜色条记号的格式方面似乎有一些困难,因此需要手动调整它们。 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker, cm import nump...
contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar 1 2 cb=plt.colorbar() cb.set_label('meters') 默认colorbar 是竖直放置,通过 orientation 关键字参数,可将其设置为水平放置; 1 cb=plt.colorbar(orientation='horizontal') ...
其中,参数mappable是一个可映射的对象,通常是一个画图函数(如imshow、contourf等)的返回值。ax是一个可选参数,表示要添加颜色条的坐标轴对象。**kw表示其他可选参数,比如orientation、ticks等。 2. 示例代码 接下来,我们通过一个简单的示例来演示如何使用plt.colorbar函数。假设我们有一个二维数组data,我们想通过颜...
# 设置图形窗口 plt.figure() #以x为横坐标,y1为纵坐标绘图 plt.plot(x, y1) # 设置图形窗口 plt.figure(num=3) #以x为横坐标,y2、y1为纵坐标,即绘制两条线 plt.plot(x, y2) # 设置绘制的线为红色、虚线,线的宽度为1 plt.plot(x, y1 ,color='red' ,linestyle = '--', linewidth = 1.0...
(x_min,x_max,h),arange(y_min,y_max,h))# 计算每个网格点上的预测结果Z=pred_func(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])Z=np.array(Z)# 将预测结果变形为与网格形式一致Z=Z.reshape(xx.shape)# xx是x轴值, yy是y轴值, Z是预测结果值, cmap表示采用什么颜色plt.contourf(xx,yy,Z,cmap=plt.cm...