接下来,我们需要创建一个颜色映射对象。matplotlib中提供了一些预定义的颜色映射,例如’RdYlBu’表示红-黄-蓝的渐变。 cmap=plt.get_cmap('RdYlBu') 1. 4. 绘制图表 然后,我们可以使用scatter函数绘制散点图,并使用cmap参数将数据进行颜色编码。 plt.scatter(range(len(data)),data,c=data,cmap=cmap) 1. 在...
Python可视化扩展库Matplotlib中使用参数cmap实现颜色映射 在使用Python扩展库Matplotlib进行可视化时,不少函数支持使用参数cmap指定配色方案。例如,下面的代码模拟了一个3像素的图像并设置了Blues配色方案,实现了从白色到蓝色(蓝色分量饱和度从0到100%)的渐变,根据像素的值插值计算合适的颜色进行填充。 下面的代码设置了Blue...
在使用Python扩展库Matplotlib进行可视化时,不少函数支持使用参数cmap指定配色方案。例如,下面的代码模拟了一个3像素的图像并设置了Blues配色方案,实现了从白色到蓝色(蓝色分量饱和度从0到100%)的渐变,根据像素的值插值计算合适的颜色进行填充。 下面的代码设置了Blues_r配色方案,后缀_r表示反向映射,插值计算的方向与Blu...
在matplotlib中,cmap是用于指定颜色映射的参数,可以帮助我们对数据进行可视化时更好地表示不同数值之间的关系。以下是一些关于cmap最佳实践的建议: 选择合适的颜色映射:根据数据的特点选择合适的颜色映射,比如使用“viridis”或“plasma”等颜色映射可以更好地表示数据的变化趋势。 避免使用过于复杂的颜色映射:避免使用过于...
imshow(a,interpolation = 'nearest',cmap = 'bone' ,origin = 'up') #显示右边的栏 plt.colorbar(shrink = .92) #ignore ticks plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() 显示图片 5.3D数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig =...
③. 离散化配色方案: plt.cm.get_cmap("Blues", 6) 颜色条控制支持 plt.colorbar(mappable, ticks=range(6), label="digit value", extend="both") 注意, colorbar本身也是一个子图对象, 创建时依赖于mappable对象 linestyle线条风格支持 ①. "solid"; ②. "dashed"; ③. "dashdot"; ④. "dotted" ...
Diverging序列 目录 Perceptually Uniform Sequential序列 Sequential序列 Sequential(2)序列 Diverging序列 PerceptuallyUniform Sequential序列 本图摘自(matplotlib官网,侵删) PerceptuallyUniformSequential = ['viridis','plasma','inferno','magma','cividis']
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScien...
import matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2) n = 256 x = np.linspace(-3,3,n) y = np.linspace(-3,3,n) X,Y = np.meshgrid(x,y) pf = plt.contourf(X, Y, f(X,Y), 8, alpha=.75, cmap='jet') ...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScien...