contourf(x,y,z,cmap='Spectral_r') fig.colorbar(acf1,ax=ax2) 在上面这段程序中最后一句,fig.colorbar(acf1,ax=ax2),虽然我们传入了acf1即ax1里的等值线,但是我们指定colorbar中ax=ax2,所以绘制出来的colorbar将被放置在ax2旁边。 第三个为指定色条位置参数cax,我们放在后面专开一节讲。 第四个...
cp=map_base.pcolormesh(X,Y, data=Density_re,cmap='Spectral_r') 最终的可视化效果如下: 从结果中我们可以看到,结果是规整的网格数据,没有根据目标区域(地图文件) 对结果进行裁剪,接下来我们将使用fiona、shapely包 实现对目标区域的裁剪操作。 fiona、shapely包实现目标区域裁剪操作 这里需要用到shapely....
1.1条件结构 用来判断是否满足条件,满足条件返回值为true =1,不满足条件返回值为false =0 多重判断 可以嵌套使用 但是要注意在python中不像C语言中用括号来表示执行括号里面的语句 所以要注意缩进 不然容易报错 缩进用tap 结构if 条件 : elif 条件: else: 1.2循环结构 1.2.1for 循环 通常用来遍历 字符串 列表 ...
RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r sns.heatmap(coeff, cmap='YlGnBu...
from plotnineimport*plotnine.options.figure_size=(5,4.5)Krig_inter_grid=(ggplot()+geom_tile(df_grid,aes(x='long',y='lat',fill='Krig_gaussian'),size=0.1)+geom_map(js,fill='none',color='gray',size=0.3)+scale_fill_cmap(cmap_name='Spectral_r',name='Krig_gaussian_result',breaks=[30...
colorbar反向在颜色名称后面加_r,比如:cmap='Spectral_r'。 2 seaborn绘制散点密度图 importseabornassns sns.kdeplot(x=x,y=y,fill=True,cmap='Spectral',cbar=True) 1. 2. 3 mpl-scatter-density包 # !pip install mpl-scatter-density ...
但是一个颜色填充总感觉不够好看，所以下面使用渐变色填充，使用plt.bar()函数实现Spectral_r颜色映射。代码如下：Span_Date =180 Num_Date =360 #终止日期df_temp=df.loc[Num_Date-Span_Date: Num_Date,:] #选择从Num_Date-Span_Date开始到Num_Date的180天的数据colors = cm.Spectral_r(df_temp.price...
但是一个颜色填充总感觉不够好看,所以下面使用渐变色填充,使用plt.bar函数实现Spectral_r颜色映射。代码如下: Span_Date =180 Num_Date =360#终止日期 df_temp=df.loc[Num_Date-Span_Date: Num_Date,:] #选择从Num_Date-Span_Date开始到Num_Date的180天的数据 colors = cm.Spectral_r(df_temp.price / fl...
cmap='Spectral_r')14#ct=map_base.contour(xgrid, ygrid, data=idw_grid,colors='w',linewidths=.7)15#添加散点16vmin = pm["PM2.5"].min()17vmax = pm["PM2.5"].max()18ax.scatter(pm['经度'],pm["纬度"],c=pm["PM2.5"],s=90,ec="k",lw=0.5,cmap="Spectral_r",19vmin=vmin,...
Spectral_r’, ‘Wistia’, ‘Wistia_r’, ‘YlGn’, ‘YlGnBu’, ‘YlGnBu_r’, ‘YlGn_r’, ‘YlOrBr’, ‘YlOrBr_r’, ‘YlOrRd’, ‘YlOrRd_r’, ‘afmhot’, ‘afmhot_r’, ‘autumn’, ‘autumn_r’, ‘binary’, ‘binary_r’, ‘bone’, ‘bone_r’, ‘brg’, ‘brg_r...