plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs) 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, ...
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...
sns.set_style("white") %matplotlib inline # Version print(mpl.__version__)#> 3.0.0 print(sns.__version__)#> 0.9.0 1. 散点图 Scatteplot是用于研究两个变量之间关系的经典和基本图。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可...
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...
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 # 数据 x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] # 绘制线形图 plt.plot(x, y, 'ro-', label='Line 1') # 添加标题和轴标签 plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') ...
python中cmap参数 # Python 中 cmap 参数的使用指南在数据可视化过程中,我们常常需要使用不同的颜色来突出显示不同的数据特征。在 Python 中,`cmap` 参数是一个非常常用的工具,特别是在使用 Matplotlib 和 Seaborn 等绘图库时。本文将详细讲解如何在 Python 中应用 `cmap` 参数,通过一个简术示例帮助初学者理解。
import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt # Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/mpg_ggplot2.csv") df_select = df.loc[df.cyl.isin([4, 8]), :] # Plot sns.set_style("white") gridobj = sns...
首先,我们需要导入matplotlib.pyplot、numpy库,并从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D模块。 然后,创建一个figure对象,指定图形的大小为(20,10)。我们可以通过fig.add_subplot()方法在这个图形中创建一个子图来绘制图形。 在子图1中: 生成三维曲线的数据,使用np.linspace()生成theta的数值范围,然后计算相应的x、y和...