plt.cm.get_cmap('cmap')#numpy.arange(start, stop, 步长, dtype)#np.linspace(start, stop, 数列个数num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)color_list=plt.cm.Set3(np.linspace(0,1,12))#在深色背景上绘制一系列线条时,可以在定性色图中选择一组离散的颜色plt.cm.magma(np.linspace(0,...
cmap=newcmp,vmin=0,vmax=max_value,extent=extent)plt.colorbar()plt.show()这样出来的图和直接用p...
data=np.random.randint(0,5,(10,10))cmap=plt.cm.get_cmap('Set1',5)# 5个离散颜色fig,ax=plt.subplots()im=ax.imshow(data,cmap=cmap)cbar=plt.colorbar(im,ticks=np.arange(5))cbar.set_ticklabels(['A','B','C','D','E'])cbar.set_label('Categories - how2matplotlib.com',fon...
用于生成颜色列表 def generate_colors(string_list): num_colors = len(string_list) # 使用tab10调色板,可以根据需要选择不同的调色板 colormap = plt.cm.get_cmap('tab10', num_colors) colors = []
cmap = plt.get_cmap('viridis') colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0. 1. 3)] # 使用渐变色绘制多条折线图 plt.plot(x, y1. label='Dataset 1', color=colors[0], linestyle='-') plt.plot(x, y2. label='Dataset 2', color=colors[1], linestyle='--') ...
# 三个参数 行列跨度 cmap:彩虹颜色 ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) #zdir:等高线从哪个方向的投影,offset:将数据投影在z=-2的平面上 ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow') ...
cm.get_cmap("jet",lut=40) pc = map.pcolormesh(x, y ,t,cmap= cMap,alpha = 0.8) 希望它能有所帮助! 注意 我在这里还发现了一个问题。通过将数据屏蔽在用户定义的范围之外,contourf颜色栏可以很好地适应数据范围。但pcolormesh的颜色条在底部似乎是错误的,蓝色色标不到270。 收藏分享票数0 EN...
imshow(X,cmap=cm.hot) or using theset_cmap()function: imshow(X)pyplot.set_cmap('hot')pyplot.set_cmap('jet') In interactive mode,set_cmap()will update the colormap post-hoc, allowing you to see which one works best for your data. ...
plt.scatter(x, y, s=area, c=color, alpha=0.5, cmap=plt.cm.hsv) plt.show() matplotlib绘制散点图给点加上凝视 plt.scatter(data_arr[:, 0], data_arr[:, 1], c=class_labels) for i, class_label in enumerate(class_labels):
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能。在处理时间序列数据时,pyplot.plot_date()函数是一个非常有用的工具。本文将深入探讨pyplot.plot_date()函数的使用方法、参数设置以及实际应用场景,帮助您更好地利用这个强大的函数来创建引人注目的日期数据图表。