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...
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)...
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...
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...
matplotlib.pyplot -- cmap 在上述类图中,matplotlib.pyplot是我们导入的库,cmap表示颜色映射。这个类图帮助我们理解了使用get_cmap函数时所涉及的类之间的关系。 总结 通过本文,我们学习了如何在Python中使用cmap参数实现颜色编码。我们首先介绍了整个流程的概述,并使用表格展示了每个步骤所需的代码。然后,我们逐步详细解...
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...
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...
importmatplotlib.pyplotaspltimport numpyasnp deff(x,y):return(1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)n=256x=np.linspace(-3,3,3*n)y=np.linspace(-3,3,3*n)X,Y=np.meshgrid(x,y)plt.imshow(f(X,Y),cmap='jet')plt.colorbar()plt.show() ...
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....