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
我想用MATLAB创建一个位图。正如您在代码中看到的,它只是一个白色图像,在一个非常特定的位置上有一个红色的矩形。事实上,我得到了红色的矩形,但我不知道如何在矩形之外获得白色。
x=0:9;
y=0:17;
matrice=zeros(17,9,'uint8');
for i =1 :length(x)
for j= 1 :length(y)
if (i>=3) && (i<=6)&&(j>=2) &&(j<=16)
matrice(j,i)=56;
我在Matlab中使用pcolor绘制了一系列x x z矩阵形式的数据。我正在使用JET颜色映射(颠倒),我想知道如何指定当我绘制的参数的值为0时,颜色应该是白色而不是默认的暗红色?
我的数据没有填满整个矩阵,所以所有没有数据的单元格都被设置为0。这提供了一个半令人满意的曲线图,因为数据填充单元和0单元之间的对比度足够大,使得数据覆盖的区域很容易识别。然而,如果所有的0-cell都绘制为白色,它将极大地增强图像。
最好的祝福ENOK
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
我需要访问预定义的颜色映射"jet“。我找到了一个访问地图"vidiris“的例子。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap
viridis = cm.get_cmap('viridis', 12)
print('viridis.colors', viridis.colors) 这给了我地图的前
我被困在这里了。我的代码: import os
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset as netcdf_dataset
import numpy as np
from cartopy import config
import cartopy.crs as ccrs
fname = os.path.join("path", "file")
dataset = netcdf_dataset(fname)
lats = dataset.variables['lat
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
我试着运行网站上的代码。当我运行时,它发现matplotlib模块已经没有光谱属性。我在论坛上看到另一个属性被省略了。我如何替换它?我试过c.get_cmp,cm.nipy_sepctral,plt.cm.spectral。但这仍然是一个错误。这是所有的代码:
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly import tools
from __future__ import print_function
from sklearn.datasets import make_blobs
from s
我正在尝试检索matplotlib热图上每个单元的颜色,该热图由imshow()函数生成,例如由下面的magic_function执行: import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hm = plt.imshow(np.random.rand(10, 10))
color_matrix = hm.magic_function() #returns matrix containing the RGB/Hex values of each cell