colormap数值的含义: 在Matplotlib中,colormap通常用于将标量数据映射到颜色空间。当我们在scatter()函数中使用colormap时,我们实际上是在为每个点分配一个颜色,这个颜色基于点的数值大小。例如,如果我们有一个表示温度的数值列表,并将其映射到颜色空间,那么较低的温度值可能会对应蓝色,而较高的温度值可能会对应红色。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建一个包含正负值的数据集x = np.linspace(-5, 5, 100)y = x**3# 使用 'RdBu' 发散色彩映射表plt.scatter(x, y, c=y, cmap='RdBu')plt.colorbar(label='y = x^3')plt.title('Diverging Colormap Example (RdBu)')plt.axhline(y=0,...
plt.scatter(x, y, c=y, cmap='Blues') plt.colorbar(label='sin(x)') plt.title('Sequential Colormap Example (Blues)') plt.show() 这个例子使用 ‘Blues’ 顺序色彩映射表来可视化 sin 函数。颜色从浅蓝色(低值)渐变到深蓝色(高值),清晰地展示了函数值的变化。 2.2双色渐变(Divergence Colormaps)...
x= np.random.random((1000, 1)) j=0foriinrange(len(color_names)): y= j*3 + np.random.random((1000, 1)) * 2j+= 1plt.plot(x, y,'o', color=color_names[i]) plt.show() 生成类似于‘#000000’这样的colorname,可以应用到plot或者scatter的画图函数中,作为color的参数 颜色结果图如下:...
grid=gridplot([[p1,p2]])show(grid) 运行结果如图4所示。 ▲图4 代码示例②运行结果 代码示例②中第11行和第15行使用scatter方法进行散点图绘制。第7行工具条中的不同工具定义,第9行数据点的不同颜色定义,第20行和第21行采用网格显示图形,可以提前了解这些技巧,具体使用方法在下文中会专门进行介绍。
df.plot.pie() # 饼图 df.plot.scatter() # 散点图 df.plot.hexbin() # 六边形箱体图,或简称六边形图 plot()使用方法 基础用法很简单,就是Series对象或者DataFrame对象进行.plot()就行 #Series 使用 plot 时 x 轴为索引,y 轴为索引对应的具体值: ...
T = np.arctan2(Y,X) # for color value 数据集生成完毕,现在来用scatterplot这个点集,鼠标点上去,可以看到这个函数的各个parameter的描述,如下图: Scatter 散点图 输入X和Y作为location,size=75,颜色为T,color map用默认值,透明度alpha 为 50%。 x轴显示范围定位(-1.5,1.5),并用xtick()函数来隐藏x坐...
defscatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None,**kwargs):"""A scatter plot of *y* vs *x* with varying marker size and/or color. ...
3D 散点图在 Python Matplotlib 中的应用:使用色调色彩映射和图例 参考: 3D scatterplots in Python Matplotlib with hue colormap and legend 在数据可视化的世界中,3D 散点图是一种强大的工具,可以帮助我们理解和展示三维数据空间中的关系。使用 Python 的 Matplotl
>>> plt.scatter(a,b)>>> plt.show()4. 饼图 matplotlib中饼图的实现用的是pie（）函数，必须输入的参数是饼图每个部分的值。>>>x = np.random.randint(1, 10, 3)>>>plt.pie(x)>>>plt.show()5. 3D 图 >>> from matplotlib import cm >>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D >>>...