plt.show() 在这个例子中,我们使用随机生成的数据来演示如何使用cmap参数。通过将cmap设置为’viridis’,我们选择了matplotlib提供的预定义色彩映射之一。然后,我们使用plt.colorbar()添加了一个颜色条,以解释颜色与数据值之间的关系。最后,通过plt.show()显示图像。总的来说,理解plt.imshow()中的cmap参数及其如何影...
plt.yticks(())# ignore yticks plt.show() 其中,我们用到了matplotlib.colors.Normalize类,比如说我们的颜色对应的值取值范围在[-10, 10]之间和[-1,1]之间肯定是不能套用同一个转换标准的,通过Normalize标准化,我们可以很方便的将我们的实际值合适的分布到color map上。 我们讲colormap换成 1 cmap=plt.ge...
plt.imshow(data, cmap='coolwarm') for i in range(data.shape[0]): for j in range(data.shape[1]): plt.text(j, i, data[i, j]) plt.xticks(range(data.shape[1])) plt.yticks(range(data.shape[0])) plt.colorbar() plt.show() A选项:左上角 B选项:左下角 C选项:右下角 D选项:...
# ax.scatter(x_values, y_values, c=(0.3, 0.2, 0.5), s=10) # RGB颜色模式设置 ax.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.hsv, s=10) # 颜色映射,颜色渐变 # 设置图表标题并给坐标轴加上标签 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ax.set_title("平方数", f...
最后,我们使用imshow函数来显示数据,并通过设置cmap参数来指定颜色映射。 AI检测代码解析 plt.imshow(data,cmap='viridis')plt.colorbar()plt.show() 1. 2. 3. 这段代码绘制了数据的热力图,使用了’viridis’颜色映射。 总结 通过以上步骤,你可以实现在Python中使用plt库绘制带有指定颜色映射的图形。希望这篇文章...
在上述示例中,我们使用ax.imshow()将图像数据作为背景,并使用ax.plot()在背景图上绘制了一条红色曲线。最后,通过plt.show()显示图形。 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.imshow(image.squeeze(), cmap='gray') plt.show() print(f"label:{label}") 我试图通过matploblib.pylot打印图像,但什么也没发生。 另外,我在我的linux服务器上这样做,而同样的代码在我的vscode上本地运行得相当好。 本文支持英文版本,如需查看请点击这里!
, route_coords[:, 1], color='red', label='Route Line')# 设置图表标题和图例plt.title('Scatter Plot with Route Line')plt.legend()# 显示图表plt.show()结果 plt.scatter散点图详细参数介绍：# 绘制散点图 plt.scatter(x, y, c='b', marker='o', , cmap='RdBu', alpha=0.5,label='数据...
plt.show() 显示结果如下: 颜色条 Colormap Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。 颜色条就像一个颜色列表,其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。 下面是一个颜色条的例子: 设置颜色条需要使用 cmap 参数,默认值为 'viridis',之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。
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 ...