我注意到matplotlib的色彩映射函数有一些意想不到的行为。考虑以下示例:
from matplotlib.cm import hot
c = hot(range(0, 512))
所有颜色c255到c511都是相同的,即白色。我原本希望色彩映射表函数对输入进行标准化,并相应地缩放。当然,考虑到正常显示的颜色深度,前256色之间的值没有任何意义,但在达到最大值后才封顶似乎是不合理的。
我的目标是绘制两个时间序列(几千个值)的对比图,并根据时间戳分配颜色。我现在看到的是前255个不同颜色的数据点,其余的是白色的。关于如何高效地完成这一点,有什么建议吗?
提前感谢!
我想在这块地块上加一个色标。下面的代码就是我想要的。这个色标应该表示来自另一个列表的第三个值。 我想要绘制的数据在一个列表中,第三个值在另一个列表中,这些列表的长度不同。此时,我选择了带有索引列表(b1)的数据。因此我还必须为我第三个值(c1)创建一个索引列表。 我想过使用色彩映射表来做这件事,但到目前为止我还没有使用过色彩映射表。到目前为止,在互联网上也找不到一个好的解释。所以我希望你能帮我。 b1=(35,23,33,8,38,24,40,22,28)
for i in b1:
plt.plot(x_axis,Data[i][1:21],'-', label=st
请在下面找到我用Matlab生成的HeatMap的副本。我有两个问题要解决:
1)如您所见,HeatMap只显示了三个不同的值。
Red = 500
Green = 0
Black = 250
不幸的是,颜色栏显示了大约10个不同的值,即使是HeatMap中不使用的颜色也是如此。我看不出有什么办法能改变这一点。有没有人知道我如何定制这个Colorbar/label,使它只覆盖实际使用的三个值?
2)当我尝试绘制这个HeatMap时,我得到了以下错误信息:
hmo = HeatMap(data)
HeatMap object with 20 rows and 20 columns.
plot
我有一个矩阵N*N,有三个不同的值,例如0,0.5,1。如何将每个值代表不同颜色的图像打印到屏幕上?重要:矩阵是一个循环,所以值可能会改变(我想在每次迭代时打印矩阵)。
我尝试使用色彩映射表,如果三个值都在矩阵中,它工作得很好,但当只剩下一两个值时,颜色就会改变。
我希望它是如何工作的: matrix with value 0,0.5,1将一个矩阵打印到屏幕上,每个单元格包含0色黑色,0.5色绿色,1色黄色。
非常感谢!
我正在运行下面的代码来显示Z函数。输出应该是彩色的。但是,它是以灰度显示的。这是在Jupyter笔记本上。当我在其他地方跑步时,它会以彩色显示。
# Import numpy and matplotlib.pyplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate two 1-D arrays: u, v
u = np.linspace(-2, 2, 41)
v = np.linspace(-1,1,21)
# Generate 2-D arrays from u and v: X, Y
X,Y = np.mes
在matlab中,colormap的作用域是如何确定的?
% example 1
for i=1:3
colormap('gray');
subplot(2,2,i);
imagesc(eye(5));
end
subplot(2,2,4);
imagesc(eye(5));
此外,它的定义似乎取决于是否调用了其他函数(例如,figure)。在以下两个示例中,colormap似乎是根据是否调用了其他函数来动态确定作用域的。
% example 2
colormap(gray);
for i=1:4
subplot(2,2,i);
imag
没有实现它的最小示例:
[X,Y,Z] = peaks;
figure;
pcolor(X,Y,Z);
shading flat;
hold all;
axes;
contour(X,Y,Z);
colormap gray; % this should only apply to the contour plot axes...
axis off; % ... but it doesn't
这既显示了灰度颜色图中的等高线图,也显示了伪彩色图。然而,我想要实现的只是将轮廓变成灰色。
这只是一个最简单的例子,实际上等高线图是具有不同范围的不同数据,因此还需要两个独立的caxi
下面的示例脚本用于创建四个具有相同颜色比例限制的热图。我这样设置是为了区分每个热图之间的差异;然而,这种差异几乎不明显。颜色当前设置为一般的蓝色范围(从浅到深蓝色)。如何才能将其更改为热/冷配色方案?
cd C:\Users\Aiskya\Desktop\Subjects\total
A = dlmread('avg_data.txt')
cd C:\Users\Aiskya\Desktop\Subjects\total
B = dlmread('avg_data.txt')
cd C:\Users\Aiskya\Desktop\Subjects\total
我有一个数据矩阵X,它是n x 2,以及一个相应的二进制标签数组y,用来表示第i个人是否获胜。我正在尝试创建一个散点图,上面有一个热图,它显示了图中每个点成为赢家的预测概率。到目前为止,以下是我的代码
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X = joblib.load('X.pkl')
y = joblib.load('y.pkl')
lr = Logist