这一步是重点,我们将创建自定义 Colorbar,通过不同的参数设置来实现: 添加Colorbar: cbar=plt.colorbar()# 添加Colorbar到当前图形 1. 自定义 Colorbar: 我们可以修改 Colorbar 的标签和刻度: cbar.set_label('Color Scale',rotation=270)# 设置Colorbar的标签,并旋转标签cbar.set_ticks([0,0.5,1])# ...
plt.pcolor(Y) plt.colorbar() # add a colorbar to the first plot and immediately make it invisible cb = plt.colorbar(ax=ax1) cb.ax.set_visible(False) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25....
surf=ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.viridis) # Add a color bar which maps values to colors. fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() 看到这里我觉得你已经入门python基本的绘图操作了,当然如果你还想学的话我可以推荐一些网站,B站众所周知也是一个学习网...
Seaborn提供了histplot()函数来绘制直方图,可以通过调整参数来自定义直方图的外观和统计属性。 核密度估计图是对数据密度进行估计的图表,可以用于观察数据的概率密度分布。Seaborn提供了kdeplot()函数用于绘制核密度估计图,可以通过参数调整带宽或者拟合的内核函数来调整核密度估计的光滑程度。 import seaborn as sns import...
# Plot the surface. surf = ax.plotsurface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm linewidth=0, anti=False) # Customizethe z axis. ax.set_zlim-1.01, 1.01 ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator10)) ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter'%.02f')) # Add a color bar whichmaps...
the surface. surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False) # Customize the z axis. ax.set_zlim(-1.01 1.01) ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%02f')) # Add a color bar which maps...
ax1=fig.add_axes([x1,y1,m1,n1]) ax2=fig.add_axes([x2,y2,m2,n2],projection=ccrs.PlateCarree()) 上面这两个命令,即添加了两个子图。在前面已经讲解了x,y,m,n具体意义,此不赘述。唯有一点希望读者注意,在此时ax1与ax2已经不是一类子图了,因为ax2在使用了projection命令之后,已经转变为cartopy中的...
color, title) in enumerate(sequence): axes[idx+1].imshow(im, interpolation='nearest') axes[idx+1].set_title('Blobs with ' + title, size=30) for blob in blobs: y, x, row = blob col = pylab.Circle((x, y), row, color=color, linewidth=2, fill=False) axes[idx+1].add_patch(...
# configures size of colorbar divider = make_axes_locatable(ax) im=plt.imshow(im_data) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(im, cax=cax) ax.imshow(im_...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...