cmap = plt.get_cmap('viridis') colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, len(x))] plt.scatter(x, y, c=colors) plt.show() ``` 在这个例子中,我们使用了get_cmap函数来获取'viridis'颜色映射对象。然后,我们使用linspace函数生成了一组等间距的数值,这些数值用来指定颜色映射的级别。接着...
cmap=plt.cm.get_cmap('cool') 1. 在这一步中,我们使用matplotlib库中的get_cmap函数来定义colormap。get_cmap函数接受一个字符串参数,用于指定colormap的名称。这里我们选择了’cool’作为colormap的名称,你也可以根据实际需求选择其他合适的colormap。 步骤四:绘制图像 plt.scatter(range(len(data)),data,c=d...
Type hints Python是一种动态类语言:定义变量、函数、类等时,我们不需要指定数据类型。 虽然这种做法大大缩短了开发用时,但是一旦写了那么多代码,我们难免会忘记每个类型具体是什么,这时,如果我们再回头仔细阅读,就太麻烦了。 从Python 3.5开始,你可以选择在定义函数时提供类型标注提示: def addTwo(x : Int) ->...
ax.plot_surface(X1, X2, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = plt.get_cmap('rainbow')) ax.contour(X1, X2, Z, zdir='z', offset=0)#绘制等高线 ax.set_xlabel('X1')#x轴说明 ax.set_ylabel('X2')#y轴说明 ax.set_zlabel('Z')#z轴说明 ax.set_title('F4_space') plt.show()...
cmap = plt.get_cmap('viridis')colors = [cmap(i)foriinnp.linspace(0,1, len(np.unique(y)))] class_distr = []# Plot the different class distributionsfori, linenumerate(np.unique(y)):_x1 = x1[y == l]_x...
c = next(ax._get_lines.prop_cycler)['color'] #提取cmap的颜色 import matplotlib cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Spectral') #可以选要提取的cmap,如'Spectral' cmap(0.1) # 0-1 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「小赵走四方」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明...
colors = plt.get_cmap('Blues')(np.linspace(0.2, 0.7, len(x))) explode = (0, 0.2, 0, 0) # 只爆炸Hogs,爆炸距离是半径的0.2。 fig, ax = plt.subplots() ax.pie(x, colors=colors,explode=explode, radius=3, center=(4, 4),labels=labels, wedgeprops={"linewidth": 1, "edgecolor"...
refresh()函数则两次调用drawMandelbrot()函数画出左子图-ax0和右子图-ax1。注意,两次绘图的中心点坐标是一样的,区别是半宽不同,一个是0.2,一个是0.23。matplotlib中的cm负责管理颜色映射对象,通过cm.get_cmap()函数可以通过字符串类型的名称比如'rainbow'获得对应的颜色映射对象。para.fig.canvas.draw()函数则通...
cmap = plt.get_cmap('inferno') plt.figure(figsize=(10,10)) genres = 'blues classical country disco hiphop jazz metal pop reggae rock'.split() for g in genres: pathlib.Path(f'img_data/').mkdir(parents=True, exist_ok=True)