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...
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。
在使用pcolormesh函数时,我们经常需要设置刻度范围,以便更清晰地显示数据的分布。在Matplotlib中,可以使用vmin和vmax参数来设置颜色填充图的数值范围,具体方法如下: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成二维数据data=np.random.rand(10,10)# 绘制颜色填充图plt.pcolormesh(data,vmin=0,vmax=1)plt.color...
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...
在这段代码中,我们首先导入了 Matplotlib 库,并创建了一个大小为 6x6 的图形。pcolormesh函数用于绘制数据,shading='auto'参数用于确保在不同的版本的 Matplotlib 中能良好显示。最后,plt.colorbar()用于添加一个颜色条。 去掉边框 **“去掉边框”**这个需求在很多情况下都会出现,尤其是在希望图像更加简洁时。为了...
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...
利用python中的cartopy、wrf-python等库,绘制wrf中的土地利用类型。主要使用了pcolormesh函数进行绘制,绘制效果如下: type3 原始版本 主要参考了Python气象数据处理与绘图:绘制WRF模式模拟所用的土地利用数据来进行绘制。 具体使用的版本如下: cartopy 0.18.0 matplotlib 3.5.1 wrf-python 1.3.3 其他库如下,一般版本...
matplotlib库的axiss模块中的Axes.pcolormesh()函数还用于创建具有非规则矩形网格的伪彩色图,它比pcolor更专用于特定用途,因此速度更快。它支持Gouraud底纹 用法:Axes.pcolormesh(self, *args, alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, shading=’flat’, antialiased=False, data=None, **kwar...
无论如何,我在这里追求的是尝试获取初始热图以显示我想要的方式。到目前为止,我可以通过从Matplotlib中获取pcolormesh来本质上显示基于字段的单个一维热图,方法是对其进行黑客攻击并根据列的百分位数进行热映射,然后在顶部添加实际值的文本。 但是,正如我所说,字段不一定是相关的,我希望能够为每个字段使用单独的颜色图。
(level=10) axes[r*2,c].set_title(family) axes[(r*2)+1,c].pcolormesh(time, freqs, coef,cmap='Blues') axes[(r*2)+1,c].set_xlabel("Time") axes[(r*2)+1,c].set_ylabel("Scale") axes[r*2,c].plot(x, psi) axes[r*2,c].set_xlabel("X") axes[r*2,c].set_ylabel("...