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...
class matplotlib.image.BboxImage(bbox, cmap=None, norm=None, interpolation=None, origin=None, filternorm=1, filterrad=4.0, resample=False, interp_at_native=True, **kwargs) 基类:matplotlib.image._ImageBase 其大小由给定bbox确定的图像类。 CMAP是一种颜色。颜色映射实例norm是一种颜色。规范化实例...
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...
(lena) # 也可以用 plt.imshow(gray,cmap= plt.get_cmap...将 numpy 数组转换为 PIL 图片 这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image数据是 uinit8...') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1 im = Image.fromarray(np.uinit8(...
有时候为了直观,我们需要将数据可视化,Python编程中最为常用的一个库是matplotlib。那么什么是matplotlib? Matplotlib官方是这样定位自己的: Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. ...
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:1. 选择合适的颜色映射:根据数据的特...
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...
参考代码如下: import matplotlib.pyplot as plt cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 其中get_cmap中取值可
cmap: 用于指定颜色映射,仅当 c 参数为数组时起作用。更多颜色参考文档: matplotlib.org/stable/u norm: 用于标准化颜色映射。 alpha: 用于指定散点的透明度,取值范围为 0(完全透明)到 1(完全不透明)。 linewidths: 用于指定散点边缘的线宽。 edgecolors: 用于指定散点边缘的颜色。 2. 代码示例 import matplot...