在这里,我基于winter创建一个新的颜色图my_cmap_rgb,然后编辑非alpha通道(0、1和2)来自己进行alpha混合。然后,我可以简单地使用这个新的颜色图来绘制我的身影。 4f, ax = plt.subplots() cim = ax.imshow(zz, cmap=my_cmap) cbar = plt.colorbar(cim) ax.set_title("No lines and no transparency")...
# 选择一个配色方案,比如 'viridis'cmap=cm.get_cmap('viridis')# 这里可以选择其他的CMap,比如 'plasma', 'inferno', 'magma' 等等 1. 2. 3. 4. 4. 可视化数据 使用imshow函数可以将数据以图像的形式展现。我们将在这里使用刚刚选择的配色方案。 # 使用imshow函数绘制数据,并应用选择的配色方案plt.imshow...
imshow是Python中用于显示图像的函数,它可以将二进制数据转换为可视化的图像。cmap是colormap的缩写,用于指定图像的颜色映射方案。颜色映射方案决定了如何将数据值映射到颜色空间中的不同颜色。 在处理二进制数据时,Python提供了许多库和工具,如NumPy、Pillow和OpenCV。这些库可以帮助我们读取、处理和显示二进制图像数据。
cmap =‘灰色’意味着显式地使用白/黑渐变。
cmap=mpl.colors.ListedColormap(centroids) l = centroids.tolist() l.sort(key=lambdax:sum(x))# 将 RGB 转为十六进制 def RGB_to_Hex(tmp): rgb = [x * 255forxintmp] # 将RGB格式划分开来 strs ='#' foriinrgb: num =int(i) # 将str转int ...
接下来,我们使用matplotlib.pyplot模块中的imshow函数绘制混淆矩阵,通过设置cmap参数为Blues来指定颜色映射。最后,我们添加标题、轴标签和颜色条,并显示图表。通过使用不同的颜色映射,我们可以将混淆矩阵中的单元格着色,以表示分类结果的准确率和置信度。例如,我们可以使用暖色调表示较高的准确率和置信度,使用冷色调表示...
plt.imshow(x,cmap) x:表示待绘图的数据,需要是矩阵形式 cmap:配色方案,用来表明图表渐变的主图色 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import itertools #新建矩阵数据 cm=np.array([[1,0.082,0.031,-0.0086],
fromcmcrameriimportcmimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpccmap=cm.batlowx=np.linspace(0,100,100)[None,:]plt.imshow(x,aspect='auto',cmap=ccmap)# or any other colourmapplt.axis('off')plt.show() 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 ...
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min, vmax=max) map=plt.imshow(plt_arr,interpolation='nearest',cmap=cm,norm=norm,origin='upper') # plt_arr是要显示的数据 mydpi=1000 plt.savefig("filename.png", dpi=mydpi ,bbox_inches='tight', pad_inches=0) # ,bbox_inches='tight' less white...
imshow(vstack((i,i)),cmap=mpl.cm.gray, extent=(-20,20,0,8))#1 (Tips)1:直接使用一维(1D)数组无法在matplotlib中绘图,需要将两个一维数组合成为一个二维(2D)数组。vstack是numpy提供的矩阵组合函数,可以将两个一维数组按行组合;column_stack则是按列组合,两个函数的参数是一个tuple,所以需要用逗号+括...