data=None):self.data=datadefload_data(self,file_path):# 假设数据是一个CSV文件self.data=np.loadtxt(file_path,delimiter=",")defprocess_data(self):# 数据处理逻辑self.data=np.nan_to_num(self.data)# 处理NaN值defplot_heatmap(self,cmap='viridis'):plt.figure(figsize=(10,8))sns....
plt.imshow(data,cmap=custom_cmap)plt.colorbar()# 添加颜色条,用于显示颜色映射的具体数值plt.title('自定义颜色映射示例')plt.show()# 显示图像 1. 2. 3. 4. 解释:使用imshow函数展示数据,并将自定义的 cmap 传递给它。同时,添加颜色条以显示数据值与颜色之间的对应关系,最后调用plt.show()来渲染图像。
import numpy as np #导入numpy # from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #生成x,y,z轴的数据 z = np.linspace(0, 15, 100) x = np.sin(z) y = np.cos(z) #初始化一个画布 fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection="3d") color = x+y+z #传入的颜色的值 cmap = plt.get_cm...
()) #将绘制台风路径,并将逐六小时坐标点及其对应的台风强度标记 ax1.plot(lon,lat,linewidth=2) s1 = ax1.scatter(lon,lat,c=pressure,s=(level+1)*13,cmap='Reds_r',vmax=1050,vmin=900,alpha=1) fig.colorbar(s1,ax=ax1,fraction=0.04) #绘制台风路径 ax2 = fig.add_subplot(1,2,2, ...
等高线密度图(Contour Density Plot)是一种可视化数据分布的有效方式,特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库,使得创建等高线密度图变得相对容易。在本文中,我们将介绍如何使用Python和Matplotlib库创建等高线密度图,并提供一个示例来演示整个过程。
密度散点图(Density Scatter Plot),也称为密度点图或核密度估计散点图,是一种数据可视化技术,主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比,它使用颜色或阴影来表示数据点的密度,从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式,尤其是在数据量非常大时,避免...
plot(lon,lat,linewidth=2) s1 = ax1.scatter(lon,lat,c=pressure,s=(level+1)*13,cmap='Reds_r',vmax=1050,vmin=900,alpha=1) fig.colorbar(s1,ax=ax1,fraction=0.04) #绘制台风路径 ax2 = fig.add_subplot(1,2,2, projection=ccrs.PlateCarree()) #设置ax2的范围 ax2.set_extent([100,160...
#s参数 -- 点大小#plt.scatter(x_values, y_values, edgecolor='none', s=10, c=(0.4, 0.4, 0))#将c参数设置为y列表,并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射(渐变)plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=10)#设置图标标题并给坐标加上标签plt...
mp.plot(水平坐标数组, 垂直坐标数组) 简单栗子 np.linspace(...)的意思是从-π到+π均匀的取1000个点。 为曲线图添加属性 实现曲线个性化。 mp.plot(..., linestyle=线型, linewidth=线宽,color=颜色) 添加属性 设置xy轴的范围 mp.xlim(左边界, 右边界) ...
save_pic_filename='sns_kdeplot_5.png'plt.figure(figsize=(8,4))sns.kdeplot(data=geyser,x="waiting",y="duration",fill=True,thresh=0,levels=100,cmap="mako",)plt.savefig(save_pic_filename,dpi=600)plt.close() 这里的代码新增了两个参数,thresh和levels ...