importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成随机数据data = np.random.rand(10,10)# 绘制热力图plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest') plt.colorbar()# 添加颜色条plt.title('热力图示例') plt.show() cmap='hot':颜色映射设置为“热”色调。 colorbar():添加颜色条。 4. 图表...
事实上在Python中,matplotlib是一个完整的数据可视化库,而matplotlib.pyplot是这个库中的一个重要模块,它提供了一种类似于 MATLAB 风格的接口,使得用户可以更加方便地进行基本的绘图操作。 为了表述方便,我们将这个库赋予了别名plt,可以在后续代码中使用诸如plt.plot()、plt.xlabel()等更为简洁的方式来调用matplotlib.p...
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...
matplotlib中绘制散点图,只需要将之前绘制图像的plt.plot(),改用plt.scatter(x_arr, y_arr)即可。当然可以在绘制的时候,进行一些个性化设置,形如: plt.scatter(x_arr, y_arr, s=25, alpha=0.75, cmap="bone") x_arr表示横坐标数据组成的数组; y_arr表示纵坐标数据组成的数组; s=25表示点的大小; alph...
1. 背景介绍 2. 导库 import numpy as np import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from import get_cmap import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeat import .shapereader as shpreader from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.rand(5, 5) # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='hot') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 添加标题和标签 plt.title("热力图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 8. 面积图(Area Plot)...
matplotlib:3.2.1 1.简单的折线图 对于图表来说,最简单的莫过于作出一个单一函数的图像。本节中我们首先来介绍创建这种类型图表。本节和后续小节中,我们都会使用下面的代码将我们需要的包载入到 notebook 中: %matplotlib inline importmatplotlib.pyplotas...
其中常用的参数有:1)rstride和cstride分别控制x和y两个方向的步长,这决定了曲面上每个面片的大小;2)color用来指定面片的颜色;3)cmap用来指定面片的颜色映射表。 绘制三维散点图的方法scatter()语法如下: scatter(xs, ys, zs=0, zdir='z', s=20, c=None, depthshade=True, *args, **kwargs) ...
imread(filename, format='png', scale=2, origin='lower', cmap='viridis') 四、使用示例下面是一个简单的示例,演示如何使用imread函数加载一张JPEG格式的图像: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # 读取JPEG图像文件 img = plt.imread('example.jpg') # 显示图像 plt....