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....
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。
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_new.set_under([198/255,234/255,250/255])#低于0的填色为海蓝 lev=np.arange(0,4000,200)norm3=mpl.colors.BoundaryNorm(lev,cmap_new.N)#标准化level,映射色标 cf=ax.contourf(lon[7500:9600],lat[2850:4950],height[2850:4950,7500:9600],levels=lev,norm=norm3,cmap=cmap_new,extend='both...
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 ...
Matlibplot 内置配色方案大致可分为三类。对 Matlibplot 配色方案的使用,需将参数cmap赋值为对应名称的字符串形式,如cmap = Purples. 感知统一顺序配色方案(Perceptually uniform sequential colormaps):一般由可辨别、与数据之间成正比的两种颜色组成。更多细节可参考ColorCET: Perceptually Uniform Colour Maps[1]. ...
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 ...