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='...
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...
# 导入seaborn库并设置别名为sns,用于数据可视化 import seaborn as sns # 导入matplotlib的pyplot模块并设置别名为plt,用于绘图 import matplotlib.pyplot as plt # 导入pandas库并设置别名为pd,用于数据分析 import pandas as pd #从sklearn库导入datasets模块,用于加载示例数据集 from sklearn import datasets # 导...
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...
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...
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...
cmap: colormap的缩写,应该是颜色映射规则。 比如上图用了 热颜色(hot) 结果类似于热传播。如果cmap="gray" 显然颜色是黑白灰图。根据个人的喜好,cmap有很多种选择方案,如下: 注:图片来自Matplotlib官网。 三维等高线图 ax.contour3D(X, Y, Z)既可以画出。
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() ...
import matplotlib.pyplot as plt cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 其中get_cmap中取值可为:Possible values are...