最后,我们可以使用plt.show()函数来展示图形。这个函数将会打开一个窗口显示我们绘制的图形。 plt.show() 1. 4. 完整代码示例 下面是完整的代码示例,你可以直接复制并运行: importmatplotlib.pyplotasplt data=[1,2,3,4,5]plt.plot(data)cmap=plt.cm.get_cmap('jet')colors=cmap(range(len(data)))plt.p...
cm = plt.cm.get_cmap('RdYlBu') xy = range(20) z = xy sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu,...
sc = plt.scatter(xy, xy, c=z, vmin=0, vmax=20, s=35, cmap=cm) plt.colorbar(sc) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 其中get_cmap中取值可为:Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, ...
python画图colorbar颜色大全plt.cm.get_cmap python画图colorbar颜⾊⼤全plt.cm.get_cmap 名字后_r取反
cmap = plt.cm.get_cmap('viridis') # 这里使用'viridis'作为示例,你可以根据需要选择其他颜色映射 绘制图表并设置颜色映射: 代码语言:txt 复制 plt.scatter(data, data, c=data, cmap=cmap) plt.colorbar() # 添加颜色条 plt.show() 在上述代码中,我们使用scatter函数绘制散点图,并通过设置c参数为数组dat...
python 画图colorbar 颜色大全 plt.cm.get_cmap 1 2 例如: plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.YlGnBu)python论文画图分类: python数据处理 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 CeasonCing 粉丝- 0 关注- 3 +加关注 2 0 升级成为会员 posted @ 2020-12-23 11:52 CeasonCing 阅读(15644) 评论(4) ...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcm# 取颜色color=plt.get_cmap('Set2')color importnumpyasnp# 在柱图中使用颜色plt.bar(range(5),np.random.rand(5),color=plt.get_cmap('Accent')(range(5))) # 在饼图中使用颜色cmap=plt.colormaps["tab20c"]inner_colors=cmap([1,2,5,6,9,10]...
What names can be used in plt.cm.get_cmap? # The pyplot.colormap() approach (works with matplotlib >= 1.5.0 ). >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> print(plt.colormaps()) ['Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu'...
defsimple_bar(xlabel,value,colorname,filename):# 系列颜色选取colorname=cm.get_cmap(name=colorname)color=colorname(value)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot()bar=ax.bar(xlabel,value,color=color)# 去掉边框orientation=['top','left','right']foroinorientation:ax.spines[o].set_visible(False)#...
(x,y)而Z也必须基于网格数据得到,才可以绘图plt.contourf(X,Y,Z,8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot/cool)--8,表示最终分的区域=8+2C=plt.contour(X,Y,Z,8,c='r',linewidth=0.5)#等高线标注plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)#colorbar显示plt.colorbar(shrink=0.9)#压缩表示为只显示图高的一...