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...
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...
{<class 'matplotlib.container.StemContainer'>: <matplotlib.legend_handler.HandlerStem object at 0x000000000EE1BF08>, <class 'matplotlib.container.ErrorbarContainer'>: <matplotlib.legend_handler.HandlerErrorbar object at 0x000000000EE1BF88>, <class 'matplotlib.lines.Line2D'>: <matplotlib.legend_h...
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...
plt.title('散点图示例') plt.show() plt.scatter:创建散点图,允许使用不同的点样式和颜色。 marker='x':指定点的样式为“x”形。 2.3 柱状图(Bar Chart) 柱状图用于比较不同类别的数据,可以是水平或垂直的。 importmatplotlib.pyplotasplt# 定义数据categories = ['A','B','C','D'] ...
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 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...
下面是一个使用cmap参数的散点图示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机数据 data = np.random.rand(50) 创建一个散点图,设置cmap参数为'viridis' plt.scatter(np.arange(50), data, c=data, cmap='viridis') 显示图形 ...
matplotlib作图,要显示图像,必须调用plt.show(), 否则不显示。 多个图像绘制在单一figure,示例如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig1 = plt.figure(num=11) # x x = np.linspace(-5, 5, 20) # y1 y = x * 2 + 1 ...