class matplotlib.image.AxesImage(ax, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, extent=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False, **kwargs) 基类:matplotlib.image._ImageBase 插值和CMAP默认为其RC设置 CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例以将亮度映射到0-1 ...
本图摘自(matplotlib官网,侵删) PerceptuallyUniformSequential = ['viridis','plasma','inferno','magma','cividis'] Sequential序列 本图摘自官网,侵删 Sequential = ['Greys','Purples','Blues','Greens','Oranges','Reds','YlOrBr','YlOrRd','OrRd','PuRd','RdPu','BuPu','GnBu','PuBu','Yl...
所有的类型我们可以在matplotlib的源代码中找到:(如下图) 方法二: importmatplotlib.pyplotasplt cmap_list1=plt.colormaps() print(cmap_list1) 1. 2. 3. 4. 5. 方法三: 如果使用的是Pycharm编译器,那么可以在作图的时候简单的随便给定一个cmap的...
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...
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None) X: 要绘制的图像或数组。 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 其它可选的颜色图谱如下列表: 用的比较多的有gray,jet等,如: ...
import matplotlib.pyplot as plt # 定义两个列表作为 x 和 y 坐标值 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] # 使用 plt.plot() 函数绘制这些点,并将它们连接成一条线 plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show() 结果如下: 但是我们发现画出的图有以下缺点: ...
Matplotlib 会自动选择非常合适的坐标轴范围来绘制你的图像,但是有些情况下你也需要自己进行相关调整。使用plt.xlim()和plt.ylim()函数可以调整坐标轴的范围: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(-1,11) plt.ylim(-1.5,1.5); 如果某些情况下...
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。 这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间的关系,请查看“关联”部分下的图表。 或者,如果您想要显示值如何随时间变化,请查看“...
1. matplotlib库 ① matplotlib是Python最常用的绘图库,提供了一整套十分适合交互式绘图的命令,是非常强大的Python画图工具。 ② matplotlib可以画线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画。 ③ 想要使用matplotlib绘图,必须要先创建一个figure(画布)对象,然后还要有axes(坐标系)。 ④ 当第一次执...
Matplotlib绘制散点图用到plt.scatter()这个函数,函数参数如下: Matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 属性 说明 x,y 绘图的数据,都是向...