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。
fig, ax = plt.subplots() # ax.scatter(x_values, y_values, c='red', s=10) # 参数c为要设置使用的颜色 # ax.scatter(x_values, y_values, c=(0.3, 0.2, 0.5), s=10) # RGB颜色模式设置 ax.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.hsv, s=10) # 颜色映射,颜色渐变...
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...
cmap 设置色彩盘。 norm 设置亮度,为0到1之间。 vmin,vmax 设置亮度,如果norm已设置,该参数无效。 alpha 设置透明度,为0到1之间。 linewidths 设置线条的宽度。 edgecolors 设置轮廓颜色。 Matplotlib绘制箱线图用plt.boxplot()这个函数,函数参数如下: plt.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None...
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None ...
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 ...
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 ...
一、绘图参数详解 plt.plot(x,y,ls=,lw=,c=,marker=,markersize=,markeredgecolor=,markerfacecolor, label=) x:x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls:折线的风格 lw:线条宽度 c:颜色 marker:线条上点的形状 markersize:线条上点的形状的大小 markeredgecolor:点的边框色 ...
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm...