frame.spines['bottom'].set_visible(False) frame.spines['right'].set_visible(False) frame.spines['left'].set_visible(False) plt.xticks([]) #x坐标不要 plt.show() fig.savefig('colorbar.tif',dpi=600,format='tif') print('Done!') #N = 10 #x = np.arange(N) + 0.15 #y = np.ra...
这个方法允许我们在colorbar上方添加一个标签,用于表示单位。 下面是一个简单的例子,演示了如何使用set_label()方法为colorbar增加单位: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据x=np.linspace(0,10,100)y=np.linspace(0,10,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(X)+np.cos(Y)# 绘制图像和co...
cb=plt.colorbar(h) cb.ax.tick_params(labelsize=16)#设置色标刻度字体大小。plt.xticks(fontsize=16) plt.yticks(fontsize=16) font= {'family':'serif','color':'darkred','weight':'normal','size': 16, } cb.set_label('colorbar',fontdict=font)#设置colorbar的标签字体及其大小 转载:https:...
然后,我们使用Matplotlib的imshow函数创建了一个图像,并使用cmap参数指定了颜色映射方案。接着,我们使用figure对象的colorbar方法创建了一个颜色图例对象,并将其添加到图像中。最后,我们使用set_label方法为颜色图例添加了标签。除了使用Colorbar进行数据可视化之外,还可以使用Python的类型标注功能来提高代码的可读性和可维护...
ax3 = fig.add_axes(config['setpng']['colorbar']) # 四个参数分别是左、下、宽、长 cb3 = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax3, cmap=_cmap,norm=norm) # set_colorbar_ticks(cb3,levels,config['levels']['wind_s_label']) #色标刻度调整 ...
plt.colorbar() # 设置X轴、Y轴以及图表标题 plt.xlabel('学期', fontdict = {'family' : 'Simsun', 'color' : 'black', 'size' : 10}, labelpad = 20) plt.ylabel('成绩', fontdict = {'family' : 'Simsun', 'color' : 'black', 'size' : 10}, labelpad = 20) ...
set_cmap('rainbow') contourf(0.5*(data1+data2)) xlabel (r'across track $\rm\,[pixels]$') ylabel (r'along track $\rm\,[pixels]$') cbar = plt.colorbar() cbar.set_label('radiance', rotation=270) title('1.6 mue (avg: 5992-6012 cm^(-1))') ...
'color' : 'darkred','weight' : 'normal','size' : 16,} cb.set_label('colorbar',fontdict=font) #设置colorbar的标签字体及其⼤⼩ 2. 在bar顶部使⽤指数强制科学记数法，改变 bar顶部科学记数法数字⼤⼩ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.random.rand(100)y...
cbar = pl.colorbar(scatter) cbar.set_label('Intensity') 显示图表 pl.show() 三、散点图和颜色条的高级应用 现在让我们通过一个实际的例子来演示如何结合散点图和颜色条来展示更为复杂的数据。 实例分析 假设你有一组地理数据,表示不同地点的温度。你不仅想用散点图将这些点表示出来,还想通过颜色条来展...
sm.set_array([]) mn=int(np.floor(0))3mx=int(np.ceil(max(average_powers))) md=(mx-mn)/2cb = plt.colorbar(sm) cb.set_ticks([mn,md,mx]) cb.set_ticklabels([mn,md,mx],update_ticks=True) cb.set_label('Magnitude of Average Power for turbine') ...