首先，在matplotlib中有两个方法可以绘制云图：pcolormesh：plt.pcolormesh(X, Y, C[:,:], cmap='RdBu_r', zorder=1)cmap 是colorbar，zorder是图层顺序，他越小，说明这个图就在整个图片的越底层。但是这样画出来的图，因为是点阵图，所以放大以后网格点很明显。不建议使用！contour plt.co
首先，在matplotlib中有两个方法可以绘制云图：pcolormesh：plt.pcolormesh(X, Y, C[:,:], cmap='R...
plt.contourf(X, Y, f(X, Y)) # 显示图表 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 结果: 六.分类图 matplotlib.pyplot.pcolormesh(*args,alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, shading=None,antialias...
可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度),Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf()、plt.imshow()、plt.pcolormesh())可以帮助我们完成这一目标。 1. 简单的示例 先引入必要的python依赖文件。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %...
pc = ax[0].pcolormesh(x,y,z,vmin=-6,vmax=6,cmap="RdBu_r") fig.colorbar(pc,ax=ax[0]) ax[0].set_title("pcolormesh") # 二画布(z一段值域对应一种颜色) pc2 = ax[1].contourf(x,y,z,levels=np.linspace(-6,6,13)) fig.colorbar(pc2,ax=ax[1]) ...
im = ax.pcolormesh(data, cmap=cmap, norm=norm) # 创建一个新的子轴对象,并设置其位置和大小 cax = fig.add_axes([0.85, 0.1, 0.07, 0.6]) # x, y, width, height # 添加颜色条到子轴对象中 cbar = plt.colorbar(mappable=im, cax=cax) ...
前一张图只能画最上面的等值线填色和地图,下面这张的栅格也是无法绘制出来的,只能画地图。所以通过相同的collection办法,我们来实现图形的迁移。 一、Axes子图平面pcolormesh的迁移 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportcartopy.crsasccrsimportcartopy.io.shapereaderasspd...
KNN(k- Nearest Neighbor,简称为KNN)法即k最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一,它的适用面很广,并且在样本量足够大的情况下准确度很高,多年来得到了很多的关注和研究。k最近邻(KNN)算法是一种简单而有效的监督学习算法,用于分类和回归问题。该算...
在循环中使用trend[i,j], intercept, r_value, p_value[i,j], std_err=stats.linregress(np.arange(0,数据总共有多少年就输什么数),maxtemp[:,i,j]就可得到每个格点所对应的trend及pvalue,最后在图上用contourf或者pcolormesh画出来即可。
contourf(): draw filled contours.(画填充后的轮廓线) imshow(): draw an image.(在地图上画图) pcolor(): draw a pseudocolor plot.(伪色图) pcolormesh(): draw a pseudocolor plot (faster version for regular meshes). plot(): draw lines and/or markers.(在地图上画线绘图) ...