另一种方法是使用plt.cm.get_cmap()方法获取颜色映射对象,然后使用reversed()函数反转它。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个简单的数据集data=np.random.rand(10,10)# 获取并反转颜色映射cmap=plt.cm.get_cmap('plasma')reversed_cmap=cmap.reversed()# 使用反转的颜色映射plt.figure(figsiz...
我们可以使用colorbar来反转热力图的颜色条,以更好地展示数据的特征。 以下是一个完整的示例,演示了如何使用colorbar反转热力图的颜色条: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成示例数据data=np.random.rand(10,10)# 绘制热力图plt.imshow(data,cmap="hot")# 创建colorbarcbar=plt.colorbar()cbar....
plt.imshow(data,cmap='RdBu')plt.colorbar() 1. 2. imshow函数用于绘制热力图,cmap='RdBu'参数指定了使用RdBu色带来表示数据。colorbar函数用于添加颜色条,以便我们能够更好地理解热力图的色彩表示。 4. 反转热力图色带 为了实现热力图色带的反过来效果,我们需要对绘制热力图时使用的色带进行调整。我们可以使用Mat...
再通过matplotlib.cm.register_cmap()函数将自定义的颜色映射表添加到matplotlib。
你还可以通过修改现有的色彩映射表来创建新的色彩映射表，例如反转颜色顺序或调整亮度。示例代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建数据x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)# 修改现有色彩映射表original_cmap = plt.cm.viridisreversed_cmap = original_cmap.reversed()fig, ...
cmap:颜色映射 用于绘制流线和箭头的彩色地图。这只在颜色是数组时使用。 norm: 规格化用于将亮度数据缩放到0,1的对象。如果没有,则拉伸(最小,最大)到(0,1)。这只在颜色是数组时使用。 arrowsize:float 箭头大小的比例因子。 arrowstyle:str 箭头样式。见https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.patch...
您可以使用Matplotlib绘制一些训练数据的样本。为了改善可视化效果,您可以使用cmap=gray_r来反转颜色映射,并以黑色数字在白色背景上绘制: real_samples, mnist_labels = next(iter(train_loader)) for i in range(16): 输出应该类似于以下内容: 如您所见,有不同的手写风格的数字。随着GAN学习数据的分布,它还会生...
plt.imshow(img, cmap='gray')else: img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img) plt.show()## 正文开始I0 = cv.imread(img_path,0)# img_path 为原图路径I =255- I0# 颜色反转K = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (21,21))# 21x21 比文字大小略大I_tophat =...