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...
import matplotlib.pyplot as plt color_name = 'Set3' #官方色组名称 # 法一:在jupyter`在这里插入代码片` notebook中可以这样查看 plt.get_cmap(color_name) # 法二:使用fig查看 fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,0.5)) fig.colorbar(mpl.cm.ScalarMappable(cmap=color_name),cax=ax, orientation='...
data=[0,1,2,3]plt.imshow(data,cmap=cmap)plt.colorbar()# 添加颜色条plt.show() 1. 2. 3. 4. 7. 完整示例代码 下面是一个完整的示例代码,展示了如何创建自定义cmap并将其应用到数据上: importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsasmcolors# 定义颜色列表colors=['blue','green','yellow','...
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...
绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据。 数据可视化:Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单,可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等,这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关...
二、使用 Matplotlib 绘制气泡图 在 Python 中，Matplotlib 是一个强大的绘图库，能够轻松创建各种类型的...
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,*, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs) 参数说明: x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。
Matplotlib入门教程 Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 我们主要从以下内容进行讲解。 1.Matplotlib 简介 2.Matplotlib 安装 3.Matplotlib ...
CMap = [] Colors = [] for InFile in InFiles: DataSet = gma.Open(InFile) Color = DataSet.GetGDALDataset().GetRasterBand( 1).GetColorTable() ColorTable = [Color.GetColorEntry(i) for i in range(Color.GetCount())] # 转换 色彩映射表 为 Matplotlib 可识别的格式 ...
我们已经隐式地使用过图像和子图:当我们调用plot函数的时候,matplotlib 调用gca()函数以及gcf()函数来获取当前的坐标轴和图像;如果无法获取图像,则会调用figure()函数来创建一个——严格地说,是用subplot(1,1,1)创建一个只有一个子图的图像。 图像 所谓「图像」就是 GUI 里以「Figure #」为标题的那些窗口。