set_label('TSK [K]',fontdict={'size':3}) cb.set_ticks([260,270,280,290,300]) cb.ax.tick_params(direction="out",length=1,labelsize=3) plt.savefig('TSK mean lon.png') plt.show() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 #纬向平均 TSK_mean_lat_concat = xr...
else: cb= fig1.colorbar(c1,cax=cbposition, format='%.2f')# colorbar上的刻度值个数 cb.locator = tick_locator plt.tick_params(labelsize=35) cb.set_ticks([np.nanmin(makemask(readTif(data))),np.nanmax(makemask(readTif(data)))]) cb.outline.set_visible(False) cb.update_ticks() 1....
ax.set_yticks(np.linspace(-90, 90, 5), crs=proj) lon_formatter = LongitudeFormatter(zero_direction_label=True) lat_formatter = LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) cb = fig.colorbar(con, shrink=0.75, pad=0.02) cb....
a2 = ax2.imshow(overlay, extent=extent, interpolation='nearest', cmap=cmap_original, alpha=alpha) cb = fig.colorbar(a1, ax=ax1, ticks=[1, 2, 3]) cb.set_ticks([-abs_min, abs_max]) cb.set_ticklabels(['Low', 'High']) a3 = ax3.imshow(heatmap, extent=extent, interpolation='ne...
(lon,lat,sst_ori,cmap=cmap,transform=ccrs.PlateCarree(),zorder=2)ax3=fig.add_axes([0.27,0.3,0.4,0.017])cb=fig.colorbar(plot,cax=ax3,shrink=0.9,ticks=[0,10,20,30],pad=0.04,aspect=15,orientation='horizontal')cb.ax.tick_params(labelsize=10)cb.ax.set_title('$°C$', fontsize=20,...
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #x轴坐标刻度设置在坐标轴下面 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) #x轴坐标轴平移至经过零点(0,0)位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left') #y轴坐标刻度设置在坐标轴下面 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #y轴坐标轴平移至经过...
ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter)# shrink 控制 colorbar 长度,pad 控制colorbar和图的距离cb = fig.colorbar(con, shrink=0.73, pad=0.02)# 调整 ticklabelscb.set_ticks(np.arange(220,321,20)) cb.set_ticklabels(np.arange(220,321,20)) ...
sns.set(style="ticks") g = sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) plotting.embellish(g.fig.axes) (5)展示一个统计数据的表格如下: ...
axes2.set_ylabel('x') axes2.set_title('insert title'); 如果我们并不关心坐标轴的位置是否要明确处于画图窗口的哪个位置,我们可以采用matplotlib布局工具中的一个,例如subplots,用法如下: In [11]: fig, axes = plt.subplots() axes.plot(x, y, 'r') ...
ax.title.set_text('Malignant') plt.imshow(x_train[i], interpolation='nearest') plt.show() 我使用的batch值为16。batch是深度学习中最重要的超参数之一。我更喜欢使用更大的batch来训练我的模型,因为它允许从gpu的并行性中提高计算速度。...