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Python：matplotlib.cm 色表
官网：Choosing Colormaps in Matplotlib — Matplotlib 3.5.0 documentation Colormap与matplotlib.cm 我们以等高区域函数contourf为例，介绍matplotlib.cm的用法。关于contourf各参数的具体用法，这里不多说，有需要可以参考Python：matplotlib.pyplot - ShineLe - 博客园 plt.contourf(2021-02-15
matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot contourf()函数的使用 contour和contourf都是画三维等高线图的函数，不同点在于contour() 是绘制轮廓线，contourf()会填充轮廓。 coutour([X, Y,] Z,[levels], **kwargs) 当 X,Y,Z 都是 2 维数组时，它们的形状必须相同。如果都是 1 维数组时Python数据分析三大框架之matplotlib（四）等高线图绘制
等高线图绘制 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x, y): #The height function return (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2-y**2) n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) X, Y = np.meshgrid(x, y) # Use pltpython – matplotlib tricontourf ploblem当我给出更多的数据点
当我试图绘制压力时,我遇到了问题. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.tri as mtri import matplotlib.cm as cm def plot(x_plot, y_plot, a_plot): x = np.array(x_plot) y = np.array(y_plot) a = np.array(a_plot) triPython matplotlib colorbar科学记谱法基础
我正在尝试在matpllotlib contourf图上自定义颜色条.虽然我能够使用科学记数法,但我试图改变符号的基础 – 主要是因为我的刻度将在(-100,100)而不是(-10,10)的范围内. 例如,这会产生一个简单的情节…… import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt z = (np.random.randpython – matplotlib：为半径指定颜色
我有一张磁盘的3D图. 现在我想根据存储在数组中的值绘制颜色表面.例如.磁盘半径为300mm.该阵列可能像： arr = np.array([[ 114.28, 14], [ 128.57, 16], [ 142.85,19], [ 157.13,20], [ 171.41,21],python – 通过从3D数组中采样和分组来创建热图
我有一些像这样存在的实验数据： x = array([1, 1.12, 1.109, 2.1, 3, 4.104, 3.1, ...]) y = array([-9, -0.1, -9.2, -8.7, -5, -4, -8.75, ...]) z = array([10, 4, 1, 4, 5, 0, 1, ...]) 如果方便的话,我们可以假设数据存在为3D数组甚至是pandas DataFrame： df = pd.DataFrame(plt.contour 与 plt.contourf
contour：轮廓，等高线 1.为等高线上注明等高线的含义： cs = plt.contour(x, y, z)plt.clabel(cs, inline=True, fontsize=10)#inline=True，表示高度写在等高线上 2.plt.contourf 与 plt.contour 区别： f：filled，也即对等高线间的填充区域进行填充（使用不同的颜色） contourf：将不会再绘制等