set_interpolation(s)[源代码] 参数: s : 没有 “最近”、“双线性”或 None . set_norm(norm)[源代码] 设置规范化实例。 参数: norm : Normalize : 归一化 类PcolorImage class matplotlib.image.PcolorImage(ax, x=None, y=None, A=None, cmap=None, norm=None, **kwargs) 基类:matplotlib.image....
cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1.5, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True) sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax1, vmax=900, vmin=0, cmap=cmap) 1. 2. # cmap用matplotlib colormap sns.heatmap(pt, linewidths = 0.05, ax = ax2, vmax=900, vmin=0, cmap='rainbow')...
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...
xaxis.set_major_formatter(cticker.LongitudeFormatter()) ax1.yaxis.set_major_formatter(cticker.LatitudeFormatter()) #将绘制台风路径,并将逐六小时坐标点及其对应的台风强度标记 ax1.plot(lon,lat,linewidth=2) s1 = ax1.scatter(lon,lat,c=pressure,s=(level+1)*13,cmap='Reds_r',vmax=1050,vmin=...
plt.set_cmap("gist_rainbow") plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Set1) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.title('Support Vector Classifier with linear kernel') ...
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图 plt.show() 3. 将 RGB 转为灰度图 matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个: defrgb2gray(rgb):returnnp.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114]) gray=rgb2gray(lena)#也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt....
contour=axe.contour(lon,lat,f,levels=level,colors='k',cmap=cmaps,linewidths=1,linestyles='-',alpha=1) lon,lat,f分别代表经度,纬度与需要绘制等高线的参数。数据形式1维与2维均可。不过与contourf一样,需要保证矩阵结构一致。 levels与contourf相似,代表需要绘制等高线的数值。
在使用Python扩展库Matplotlib进行可视化时,不少函数支持使用参数cmap指定配色方案。例如,下面的代码模拟了一个3像素的图像并设置了Blues配色方案,实现了从白色到蓝色(蓝色分量饱和度从0到100%)的渐变,根据像素的值插值计算合适的颜色进行填充。 下面的代码设置了Blues_r配色方案,后缀_r表示反向映射,插值计算的方向与Blu...
cmap="Blues",#蓝色系 ) g.ax_heatmap.set_xticklabels(g.ax_heatmap.get_xticklabels,rotation=90) g.ax_heatmap.set_yticklabels(g.ax_heatmap.get_yticklabels,rotation=0) plt.show 紫色系sns.set(rc={"font.family":"SongtiSC"})