通过共享colorbar,可以有效地节省空间,使整体图形更为整洁,同时提升可读性。 3. 代码示例 下面的示例将使用matplotlib创建两个子图,并为这两个子图共享一个colorbar。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据data1=np.random.randn(10,10)# 第一个子图的数据data2=np.random.randn(10,10)# 第二...
上期读取subplot,并出图 但是存在一些不完美,本期修饰 本期内容 共用colorbar 1:未共用colorbar 共用colorbar 1:横 2:纵 关键语句 图片 cb_ax = fig.add_axes([0.15, 0.02, 0.6, 0.03]) #设置colarbar位置 cbar = fig.colorbar(cs, cax=cb_ax, ax=ax, extend=‘both’, orientation=‘horizontal’...
cb = fig.colorbar(contourf, drawedges=True, ticks=t2_level, cax=cbar_ax, orientation='vertical',spacing='uniform') 其中rect的四个参数分别代表colorbar的水平位置,垂直位置,水平宽度,垂直宽度 cbar_ax表示在fig中将colorbar以子图的形式添加至对应位置。 而如果是多个子图,需要对多个子图添加共用colorbar...
【python海洋专题十八】读取Soda数据,画subplot的海表面高度四季变化图 【python海洋专题十九】找范围的语句进阶版本 【python海洋专题二十】subplots_adjust布局调整 【python海洋专题二十一】subplots共用一个colorbar 【python海洋专题二十二】在海图上text 【python海洋专题二十三】共用坐标轴 【python海洋专题二十四】南海年...
第一个参数为colorbar传入参数,代表colorbar所关联的contourf,这种方式是最简单的默认传入,绘制出来的colorbar和cf是相匹配的,展示的也是cf的信息。 代码语言:javascript 复制 cf=ax.contourf(...)fig.colorbar(cf) 第二个参数为colorbar绘制的默认子图位置参数,代表当前这个colorbar将要摆放的子图位置。 代码语言...
fig.colorbar(sm,cax=cbar_ax) # 调整布局并显示图表 plt.tight_layout(rect=[0,0,0.9,1]) plt.show() 性能提升约为30% - 对某些算法而言,归一化的影响如此显著,以至于不正确地应用它可能导致数据科学家犯严重错误。 归一化还有...
Colormap cmap参数 Linewidths, linestyles, and markersizes 配置标签文字/刻度大小 subplot@多窗格绘图 subplot Note: subplot_mosaic eg1 eg2 子图布局 add_subplot@fig对象 matplotlib@入门指南@绘制数学函数图像@subplot子图绘制 references 官方入门文档
ax1= plt.subplot(221, projection = proj)ax2 = plt.subplot(222, projection = proj)ax3 = plt.subplot(223, projection = proj)ax4 = plt.subplot(224, projection = proj) AI代码助手复制代码 (这里没有用subplots()是因为它好像不支持ccrs.PlateCarree()的投影方式,我就只能这样来做了。而且不能用这...
plot_heatmap(ax2,cm_with_norm,'Confusion Matrix\nWith Normalization')# 添加共用的颜色条cbar_ax=fig.add_axes([0.92,0.15,0.02,0.7])sm=plt.cm.ScalarMappable(cmap='viridis',norm=plt.Normalize(vmin=0,vmax=np.max([cm_without_norm,cm_with_norm])))fig.colorbar(sm,cax=cbar_ax)# 调整布局...
plt.subplot(1, 2, 1) plt.hist(data, bins=50, color='blue', edgecolor='black') plt.title("Original Data (Exponential)") # 变换后数据的直方图 plt.subplot(1, 2, 2) plt.hist(data_transformed, bins=50, color='green', edgecolor='black') ...