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...
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...
在Python中,我们可以使用matplotlib库中的pcolormesh函数来实现像素与像元的转换关系。pcolormesh函数可以绘制二维图像,并提供了灵活的参数控制方式。下面是pcolormesh函数的基本用法: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成随机的图像数据image_data=np.random.rand(10,10)# 绘制图像plt.pcolormesh(image_data...
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')# 自定义颜色、阴影、带宽、透明度sns.kdeplot(x=df.sepal_width,y=df.sepal_length,cmap="Reds",fill=True,bw_adjust=.5,thresh=0.1)plt.show() 4 总结 以上通过seaborn的kdeplot和matplotlib的pcolormesh(在自定义密度函...
调用pcolormesh()函数将xx、yy两个网格矩阵和对应的预测结果Z绘制在图片上,可以发现输出为三个颜色区块,分别表示三类区域。cmap=plt.cm.Paired表示绘图样式选择Paired主题。输出的区域如下图所示: plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], color=‘red’,marker=‘o’, label=‘setosa’) 调用scatter()绘制散点图...
plt.pcolormesh(t, f, np.log(np.abs(Zxx))) plt.title('STFT Magnitude') plt.ylabel('Frequency [Hz]') plt.xlabel('Time [sec]') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 若不进行log: 大概可以看到一些纹理,但不是很清晰。下面进行log后: 此时和上面的语谱图很相似,甚至基本一样。
matplotlib.pyplot.pcolormesh Create a pseudocolor plot of a 2-D array. pyplot.pcolormesh 用于创建一个 2D 数组的伪彩色图。pcolormesh 类似于 pcolor,pcolor 返回的是 PolyCollection,但 pcolormesh 返回的是 QuadMesh。pcolormesh要快得多,所以对于大型数组来说,pcolormesh是首选。
max() + 1 resolution = 0.01 x, y = numpy.meshgrid(numpy.arange(x_min, x_max, resolution), numpy.arange(y_min, y_max, resolution)) Z = mlp.predict(numpy.array([x.ravel(), y.ravel()]).T) Z = Z.reshape(x.shape) plt.pcolormesh(x, y, Z, cmap=cmap) plt.xlim(x.min(),...
设置不同类标的颜色,调用pcolormesh()函数绘制背景区域颜色,调用scatter()函数绘制实际结果的散点图。 2.完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import Listed...