Python imshow 自定义 cmap 旅程 饼状图示例 如果你想在自定义 cmap 的基础上进行其他可视化,饼状图是一个很好的选择。我们可以使用matplotlib绘制一个简单的饼状图: # 准备数据sizes=[15,30,45,10]# 每个部分的大小labels=['A','B','C','D']# 标签# 创建饼状图plt.figure(figsize=(6,6))# 设置图...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsasmcolors# 创建示例数据(体温数据)data=np.random.rand(10,10)*40# 假设体温范围在0到40度之间# 创建自定义cmapcmap=mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list('temperature',[(0,'blue'),(0.5,'yellow'),(1,'red')])# 显示数据plt.imsh...
import matplotlib.pyplot as pltdata = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[4,5,6,7]])plt.imshow(data, cmap='coolwarm')for i in range(data.shape[0]):for j in range(data.shape[1]):plt.text(j, i, data[i, j])plt.xticks(range(data.shape[1]))plt.yticks(...
plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None) X: 要绘制的图像或数组。 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 用的比较多的有gray,jet等,如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plt.imshow(image,plt.cm.gray) 代码语言:javascript 代码...
imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X,cmap=None) X: 要绘制的图像或数组。 cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间。 其它可选的颜色图谱如下列表: 用的比较多的有gray,jet等,如: plt.imshow(image,plt.cm.gray) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.jet) ...
importmatplotlib.pyplotaspltimport numpyasnp deff(x,y):return(1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)n=3x=np.linspace(-3,3,3*n)y=np.linspace(-3,3,3*n)X,Y=np.meshgrid(x,y)plt.imshow(f(X,Y),cmap='bone')plt.colorbar()plt.show() ...
plt.imshow(img) plt.show() 在上述代码中,首先使用matplotlib的image模块读取了一张图片,然后使用imshow()函数展示该图片,最后使用show()函数显示图像。需要注意的是,在使用imshow()函数时,需要保证图片数据是正确的,否则可能会出现错误或异常。另外,需要注意的是,imshow()函数的使用可能会受到数据类型和数据规模的...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个随机的10x10的矩阵 import numpy as np data = np.random.rand(10,10) # 绘制热图,使用viridis颜色映射 plt.imshow(data, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.show() 复制代码 通过传入不同的cmap参数,可以选择不同的颜色映射方式来展示数据。 0 赞 0 踩最新...
Q3: 如何使用cmap参数绘制热力图? A3: 在热力图中,可以通过设置imshow函数的cmap参数来使用颜色映射。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机数据 data = np.random.rand(10, 10) 创建一个热力图,设置cmap参数为'hot' plt.imshow(data, cmap='hot') ...
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks=np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=90) plt.yticks(tick_marks, classes) plt.axis("equal") ax=plt.gca() ...