示例如下: import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个随机的10x10的矩阵 import numpy as np data = np.random.rand(10,10) # 绘制热图,使用viridis颜色映射 plt.imshow(data, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show() 复制代码 通过传入不同的cmap参数,可以选择不同的颜色映射方式来展示数据。 0 赞...
importnumpyasnpimport matplotlib.pyplotasplt deff(x,y):return(1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)n=256x=np.linspace(-3,3,n)y=np.linspace(-3,3,n)X,Y=np.meshgrid(x,y)plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=.75,cmap='jet')C=plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors='black...
显然,我在使用底图,但这没关系,因为所有这些都是在AFAICT之下进行的matplotlib调用。 我创建地图做类似 4grays = plt.cm.get_cmap("Grays") sc = mymap.scatter(xpoints, ypoints, s=sizes, c=color_values, cmap=grays, alpha=.75, marker="o", zorder=10, vmin=0, vmax=1) cbar = mymap.colorb...
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...
2.举个栗子 我们首先来看个上一节的栗子，代码如下：importnumpyasnpimportseabornassbimportmatplotlib....
以下是 cmap 参数的一些常用选项: 八、相关性矩阵 九、分组折线图 matplotlib 是 Python 中一个非常流行的绘图库,用于创建高质量的2D图形。它提供了一个类似于MATLAB的绘图框架,但用于Python编程环境。matplotlib 广泛用于数据可视化,包括线图、散点图、柱状图、直方图、等高阶图表和自定义图形。 一、加载库、导入数...
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...