np.degrees()函数的参数是np.arctan2(*vecs[:, 0][::-1]),它表示计算向量vecs中第一列(即下标为 0 的列)的极角(即与 x 轴的夹角)并将结果转换为角度制。 具体来说,vecs[:, 0]表示选取vecs中所有行的第一列组成的向量,[::-1]表示将该向量反转,从而得到与arctan2函数所需的参数格式一致的向量。
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.plot(x, y, color='red', cmap='viridis') plt.show() ``` 在这个例子中,我们使用了numpy库生成了一组数据,然后使用plot函数绘制了一条曲线。在plot函数中,我们指定了color参数为'red',这意味着曲线的颜色为红色。同时,我们还指定了cmap参数为'viridis',这意味着我们使用了'viridis'颜色映射来展示数据...
markerfacecolor:标记颜色控制符 2、这里给出scatter函数的部分常用参数: plt.scatter(xdata,ydata,marker='o',cmap=None,edgecolors='r',s=100) xdata,ydata:要绘制的数据点 也可直接给定为数组 marker:标记类型控制符 cmap:标记圆心的颜色,空心可写为 c =''或者cmap='' norm :设置数据亮度0-1,默认为Non...
cmap 为颜色图谱,取值如下: (见cmap设置颜色的参数) 1.3 图像修饰 figure( num, figsize, dpi ):新建一个空白图像窗口,num为窗口名字,figsize为窗口尺寸,dpi为分辨率 title( ):标题 xlabel( ):x轴标签 ylabel( ):y轴标签 xlim( xmin, xmax ):x轴图像显示范围 ...
cmap:指定某个Colormap值,只有当c参数是一个浮点型数组时才有效 norm:设置数据亮度,标准化到0~1,使用该参数仍需要参数c为浮点型的数组 vmin、vmax:亮度设置,与norm类似,如果使用norm参数,则该参数无效 alpha:设置散点的透明度 linewidths:设置散点边界线的宽度 ...
matplotlib.pyplot.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None,vmin=None,vmax=None,alpha=None,linewidths=None,*,edgecolors=None,plotnonfinite=False,data=None,**kwargs) 参数说明: x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。
html my_cmap = "bwr" # 绘制密度散点图 ax.scatter(x, y, c=z, cmap=my_cmap) # 用 7 次多项式拟合,调用 poly1d 方法得到多项式系数。 y_fit = polyfit(x, y, 7) y_fit_1d = np.poly1d(y_fit) y_hat = np.polyval(y_fit, x) # 计算相关系数和 R^2 print('Correlation coefficients...
在上述代码中,我们使用plt.contourf函数来绘制等高线密度图。xedges和yedges包含了我们计算的密度数据的边界信息,hist.T表示要绘制的数据。levels参数指定了等高线的数量,cmap参数定义了颜色映射。 完整代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...