c = ax.pcolormesh(x, y, z, cmap ='Greens', vmin = z_min, vmax = z_max) fig.colorbar(c, ax = ax) ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.pcolormesh() Examples') plt.show() 输出:
'RdBu_r'是一个颜色映射的名字,表示红-蓝的反向色阶 # extent参数定义了x和y轴的范围 im = ax.pcolormesh(np.arange(data.shape[1]+1), np.arange(data.shape[0]+1), data.T, cmap='RdBu_r', extent=[0, 10, 0, 10]) # 添加颜色条 cbar = fig.colorbar(im, ax=ax) # 显示图...
= colors.ListedColormap(['green', 'red'], 'indexed')ax.pcolormesh(matrix, cmap=cmap, edgecolor=&#x 浏览0提问于2016-12-06得票数 1 1回答 Matplotlib:使用颜色图,并对不同的值使用不同的标记 、、、 目前,我在数组xy中存储了一堆(x,y)点,我使用第三个数组Kmap进行着色,使用matplotlib的内置cmap...
ax.pcolormesh(x1, x2, y_predict.reshape(x1.shape), cmap=cm_light) # 更改坐标范围 ax.set_xlim(x1_min, x1_max) ax.set_ylim(x2_min, x2_max) # 绘制散点图 # 设置参数c:设定一组变量用来对应cmap颜色;y_train为分类结果 ax.scatter(x_train[:,0],x_train[:,1],c=y_train,cmap=cm...
#使用metdig的pcolormesh_2d绘制 img=pcolormesh_2d(obj.ax, data, xdim='lon', ydim='lat', add_colorbar=False, cb_pos='bottom', cb_ticks=None, cb_label=None, levels=[0,1,3,5,6,7,8], cmap= cm_collected.get_cmap('met/precipitation_type_nws'), extend='both', ...
m.pcolormesh(x,y,Zeu360, cmap=plt.cm.jet) 3、将全球尺度图与遥感图相结合。代码如下: from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np importnetCDF4importcmapsdataset = netCDF4.Dataset('Modis_Zeu360_2004.nc') ...
cmap="Blues") # 第六个子图,我们画出带轮廓线的密度图 axes[2][1].set_title('带阴影+轮廓线的2D密度图') axes_5 = axes[2][1].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap="Blues") fig.colorbar(axes_5,ax=axes[2][1]) # 设置颜色显示条 ...
plt.pcolormesh(pdf,cmap=cm.coolwarm,alpha=0.8) plt.yticks(arange(0.5,len(df)),df.index[::-1]) plt.xticks(arange(0.5,len(df.columns)),df.columns) foryinrange(df.shape[0]): forxinrange(df.shape[1]): plt.text(x +0.5,y +0.5,'%.3f'% df[::-1].iloc[y,x], ...
axes[4].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap=plt.cm.BuGn_r) # 添加轮廓 axes[5].set_title('Contour') axes[5].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap=plt.cm.BuGn_r) ...
在python中从csv数据绘制pcolormesh首先：忽略警告是一个非常糟糕的主意，特别是在代码没有按预期工作的...