plt.show() 在上述代码中,我们首先创建了一个二维网格数据,然后使用pcolormesh函数绘制了伪彩色图。通过设置alpha参数为一个长度与数据行数相同的数组,我们可以为每个bin提供单独的透明度。在这个例子中,我们使用linspace函数生成了一个从0到1的等差数列作为alpha值。 pcolormesh函数的参数解释如下: X:二维数组,表示x...
yy=np.meshgrid(x,y)# norm可指定归一化的范围,如不指定,则根据矩阵里最大值和最小值进行归一化plt.pcolormesh(xx,yy,mat3,edgecolors='black', linewidths=0.1,norm=matplotlib.colors.Normalize(vmin=0,vmax=1e8,clip=False),vmin=0,vmax=1e8)plt.axis('off') # 去掉坐标轴plt.colorbar()plt.show...
在上面的代码中,我们首先生成了一个10x10的随机二维数组data,然后使用pcolormesh函数绘制了颜色填充图,并通过vmin=0和vmax=1设置了颜色填充图的数值范围为0到1。最后使用plt.colorbar()函数添加了颜色条。 完整示例 下面是一个完整的示例代码,展示了如何使用pcolormesh函数设置刻度范围并绘制颜色填充图: importnumpyas...
pcolormesh: 这是一个用于绘制二维颜色图的函数,它允许你指定每个单元格的顶点坐标,而不是像imshow那样直接使用像素坐标。 colorbar: 这个函数用于在图形旁边添加一个颜色条,它可以显示当前颜色映射(colormap)的范围和对应的颜色。 优势 pcolormesh提供了对网格数据的精细控制,尤其是在处理非结构化数据时。
3. 使用pcolormesh绘图 引入数据后,我们可以使用pcolormesh来绘制热图。注意默认情况下,pcolormesh可能会有锯齿现象。 # 使用pcolormesh绘图plt.figure(figsize=(8,6))# 设置图形大小plt.pcolormesh(X,Y,Z)# 绘制pcolormesh图plt.colorbar()# 添加颜色条 ...
我正在尝试绘制一个 3d 表面,其中三个维度中的每一个都在一个单独的值数组中,并且表面在每个坐标处的着色是 x、y、z 的函数。一种 numpy.pcolormesh 但在 4D 中,而不是 3D。 3D 图由下式给出: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm ...
本期视频我们接着上一期学习如何使用python/matplotlib进行二维数据的可视化:我们首先学习函数pcolormesh,它用来绘制伪彩色(pseudo-color)图,也就是从颜色表中取出颜色并把二维网格绘制成一个个有色的小方块。这个函数跟contourf的效果比较类似,并且稍微简便一些。然后
pcolormesh方法现在可以处支持RGB(A) 表示的颜色。要指定颜色，数组格式为(M, N, [3, 4])。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np colors = np.linspace(0, 1, 90).reshape((5, 6, 3))plt.pcolormesh(colors)plt.show()查看刻度、刻度标签和网格线外观设置 新增加get_tick_params方法用...
plt.pcolormesh是Matplotlib库中一个绘制二维彩色网格的函数。它可以将一个二维数组的数值通过颜色映射的方式展示出来。 下面是一个基本的使用示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个2D numpy array Z = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个...
第一层(即 head[0])结果如下:(cmap是我随便选了一个,略丑。) 由于Conceptual Model Approach 4 模型共有两层,因此第二层(即 head[1])结果为: 和GMS中结果对比,可见导入成功。 注:本文使用 Matplotlib 绘制结果时,先用的 pcolormesh,结果发现该函数显示的结果与实际情况是上下颠倒的,因此后面改用 imshow。