奇怪的matplotlib等值线图轴线标签显示两组值 - 腾讯云开发者社区

问题描述如题，利用Vue中if-else切换显示标签而其中输入框的value值不改变：代码如下： <label for...Vue({ el: '#app', data: { change: true } }) 问题如下：可以看到在点击“切换类型”时候，输入框中的value...值并不改变。...这关乎Vue底层的实现方式，出于性能考虑，会尽可能的复用已经存在的元素，而非重新创建新的元素，但是在某些场景中并不希望如此。...解决方案在不同的标签中赋予不同的key值，这样Vue在渲染的过程中就会判定为不同的内容，从而重新加载新的输入框。

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Matplotlib 可视化之图表层次结构

水平的是x轴，垂直的是y轴。每个轴每一个都是由一个spines轴线，主刻度、次刻度、主刻度标签、次刻度标签和一个轴标签组成。 Spines轴线 Spines是连接轴刻度线和数据区域边界的轴线。...布尔值或None，可选参数。如果没有关键字参数，则b为True，如果b为None且没有关键字参数，相当于切换网格线的可见性。 which：网格线显示的尺度。...，matplotlib 可支持修改的刻度标签形式如下。..., labelleft, labelright:bool, 分别表示上下左右四边，是否显示刻度值，True为显示 labelrotation : 刻度值逆时针旋转给定的度数，如20 gridOn: bool...axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度线 label1On,label2On : bool分别表表示是否显示axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度值可以将每个 Matplotlib

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（二）

（设置为none表示不显示） ax.spines['right'].set_color('none') # 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines['top'].set_color...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines...['right'].set_color('none') # 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines['top'].set_color('none') # 设置底部坐标轴线的位置...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines...['right'].set_color('none') # 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines['top'].set_color('none') # 设置底部坐标轴线的位置

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【ProPlot库(二)】动手画你的第一个气象图

proplot 以 matplotlib、cartopy 包作为基础，可使用 matplotlib 中的方法来绘制等值线图。...在上期代码的基础上(【ProPlot库】初识ProPlot(一))，只需要再添加几行代码和参数，便可以画出比较美观的全球范围气温的等值线图。...cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import numpy as np import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot...例如 vmin, vmax 设置最大、最小值，linewidth 、edgecolor 显示 contour 的颜色和宽窄。...在 ax.colorbar() 中也可传入 colorbar 的参数，如 locator 可以调整数字显示间隔、ticklabelsize 来调整标签（240、256、272等）的大小。

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（一）

隐藏刻度与标签增减刻度数量自定义刻度格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签轴的刻度范围去掉坐标轴调整日期自适应轴标签、刻度、标签的相关说明双坐标轴图例同时显示多个图例 Matplotlib...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines...['right'].set_color('none') # 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines['top'].set_color('none') # 设置底部坐标轴线的位置...ax.set_xticks 设置x轴显示的刻度。 ax.get_xticks 获取x轴显示的刻度。 ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。...ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。也可以设置标签说明与标题 ax.set_xlabel 设置x轴的标签说明。

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Python数据可视化——matplotlib使用

总第57篇 01|Figure和Subplot: matplotlib的图像都位于figure对象中，相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。...）是为了显示figure，如果不加则不会跳出figure图框。...而（%matplotlib inline)则是直接显示在编程界面，不重新跳出做图框。如果我们没有指定在哪个ax上进行作图，matplotlib会默认选择最后一个（如果没有则创建一个）上进行绘制。...盒形图、散布图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注释信息。...还可以利用s.value_counts().plot(kind="bar")来图形化显示Series中各值出现的频率。直方图：是一种可以对值频率离散化显示的柱状图。

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Basemap系列教程：绘图

如果是地理学坐标系的话，可使用 rotate_vector 方法进行适当的旋转 pivot 参数可从 middle 进行 barbs 旋转，因为当风旋转时，从上部旋转（pivot = ‘tip’）的效果会产生奇怪的现象...，包含绘制等值线图时的一系列等值线值默认的 colormap 是 jet，但可通过设置 cmap 参数改变 colormap 参数 tri = True 时，网格会被认为是不规则网格，效果差异可在此链接进行查看...，包含绘制等值线图时的一系列等值线值默认的 colormap 是 jet，但可通过设置 cmap 参数改变 colormap 参数 tri = True 时，网格会被认为是不规则网格，效果差异可在此链接进行查看...mincnt设置出现次数的最小值，从而进行绘图，并且设置 bins 为'log'，从而使颜色以对数尺度显示。...注意：color bar 显示的是对数值为了避免 colorbar 显示为对数值，可以使用 stackoverflow 中提到的方法[注7] 替换 bins 参数，但仍使用相同的数据绘图，但可以得到一个更好的

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绘图系列(1)：利用matplotlib绘制等值线图

就以python来开篇，利用python中的matplotlib可视化库来绘制等值线图，并自定义colorbar。...get() datas = np.sum(data, axis = 2) # 求和 mask_datas = nm.masked_values(datas, 0) # 掩膜 datas 中等于 0 的值...的 colormap 显示不正常。...上述方式除了绘制等值线图之外还添加了地图信息，如果不想添加地图信息的话，可以不导入 Basemap： import numpy.ma as nm import matplotlib.pyplot as...Longitude').get() datas = np.sum(data, axis = 2) mask_datas = nm.masked_values(datas, 0) # 掩膜 datas 中等于 0 的值

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Python数据分析Matplotlib

“X”、“Y”标签 1.9.5 为图添加标题 1.9.6 Spines为图移动坐标轴位置 1.9.7 Spines为图移动坐标轴位置 1.9.8 显示被曲线挡住的部分 2 matplotlib——条形图...1.9 绘制正弦余弦函数曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 使用np中的linspace函数，创建一个值在负π到π之间，大小为...256的一维数组x，并使用np的sin和cos函数对x取正弦余弦值并分别赋给C,S x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) C,S=np.sin(x)...1.9.8 显示被曲线挡住的部分添加一个白色的半透明底色，把坐标轴上的记号标签被曲线挡住的部分显示出来。...# 使用numpy包的random函数随机生成1000组数据，然后通过scatter函数绘制散点图，参数都用默认值 import numpy as np import matplotlib.pyplot

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Python Matplotlib 画心形曲线

本文主要采用matplotlib绘制心形图案，并学习matplotlib中坐标轴的移动，图片背景，刻度字体大小，颜色，背景网格线，图片保存等的操作方法。...(3)) y_data2 = -np.sqrt(1 - x_data1**2)+ pow(np.abs(x_data1),float(2)/float(3)) #设置空图表，并把两组数据已散点图的形式画在空图表上...plt.figure() plt.scatter(x_data1, y_data1,color = 'red') plt.scatter(x_data1, y_data2,color = 'red') #设置坐标轴的显示范围...labelcolor="white") ax.tick_params(axis="y", labelsize=18, labelrotation=0, labelcolor="white") #设置坐标轴线的宽度...() #保存绘制的图形到默认的目录 fig.savefig('heart.png', dpi=500) 值得注意的是，在对负数采用pow()进行开次方时，需要采用np.abs()对数据进行绝对值化，如代码所示

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数据可视化-Matplotlib创建第一个图表

Matplotlib简介 Matplotlib是一个绘图库，具有许多功能，可以以易于理解的格式显示数据。...Matplotlib中文编码配置默认情况下绘制图表中如果包含中文会出现乱码这里我们先解决出现乱码的办法，需要修改刚刚安装完的matplotlib模块中的一个配置文件matplotlibrc，我这里在电脑盘符...Matplotlib入门实例首先我们看一个最简单的图表绘制代码： from matplotlib import pyplot as plt #定义x y 轴的数据值 dev_x = [25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35...99240, 102736, 112285, 100771, 104708, 108423, 101407, 112542, 122870, 120000] #创建python的轴线...95000, 90000, 91633, 91660, 98150, 98964, 100000, 98988, 100000, 108923, 105000, 103117] #创建所有开发者的的轴线

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如何使用手游角色给科研赋能——藿藿篇

对角色立绘的像素读取与排列 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 输入角色图片 img...= Image.open('/home/mw/project/霍霍.png') # 抽取图片的像素值,创建一个numpy数组 img_array = np.array(img) # 计算图片中各个色调范围的数目...plt.figure(figsize=(11, 8.5)) # 设置地图投影为PlateCarree ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制填充等值线图...lat_formatter) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(cs) # 在此处添加中文注释 plt.title('温度分布图') # 图片标题 plt.xlabel('经度') # x轴标签...plt.ylabel('纬度') # y轴标签 # 显示图形 plt.show()

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Python绘制垂直剖面流线图教程

前言近日收到读者来信求助如何绘制垂直剖面的流线图，例如V-W的剖面，想尝试用流线图画个类似的经圈环流图 matplotlib可以用streamplot(X,Y,u,v)画流线，但是X,Y的要求比较严格...（等距，单调递增）但是画出来的图方向和大小是不对的在今天的文章中，我们运用Python的numpy、matplotlib.pyplot及scipy.interpolate库来生动展示全球大气风场。...ax1.set_xlim(-90, 90) ax1.set_ylim(100, 1000) # 设置轴标签和格式 ax1.set_ylabel('气压层 (hPa)', fontsize=14)...myStreamPlot(lat[::2], lev, v_clm[:, ::2], -w_clm[:, ::2]*100, color='k', density=2.5) # 显示图形 plt.show...() 在以上代码中我对风数据作了翻转后再插值处理，还有y轴的刻度也有小小修改（标记的刻度是刻意修改的，以配合翻转的数组）当然还有另一种方法就是将气压转为高度，如此就不必对数组进行翻转有更好的方法欢迎私信交流

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matplotlib绘制常见统计图形(一)

如果遇到中文无法显示的问题，可以参考本次推送的次条文章。 ? 参数含义如下： ? 说明两点。一是上面代码中我们用plt.text为柱体添加了文字标签。...barh的第一个参数是y轴上标签的位置(或者值)，第二个参数是我们要展示的数据。...堆积直方图堆积直方图首先要准备好两组数据，并将两组数据进行“合并”成数组的形式，颜色和标签也要进行相应的合并。然后增加stacked=True参数，参考下面代码：垂直方向堆积 ?...下面代码同时指定了pctdistance和labeldistance控制百分比和文本标签显示的位置，它们的数值是相对于半径而言的。 ?...实际上，pie()函数是有返回值的，分别是饼片列表，文字标签列表，数值标签列表。有了这些返回值，就可以对它的格式进行设置了。 ? 比起前面的图，增加了图例，更改了显示数值的大小和粗细。

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matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略

然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢？本文将深入剖析这一常见痛点，并为您提供一些解决思路。...例如近日小明同学在绘制有共享轴的柱状图时发现 x轴的刻度是用ax控制画的，但是这样就会被ax_sub的柱子盖住一部分显示不全 In [1]: import xarray as xr import numpy...二、解决之道：精细化调整与布局优化自动调整边距（tight_layout）： matplotlib提供了plt.tight_layout()方法，它能自动调整子图间的间距以及四周的边距，以适应各种轴标签...参数来旋转轴标签，减少其占用的空间；同时结合labelpad参数调整标签与轴线的距离，防止遮挡图形区域。...隐藏特定子图的轴标签：当某个子图的轴标签与其他子图重复时，可以选择性地隐藏这些非必需的轴标签，以保持图表简洁而不失信息完整性。

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个性化调整坐标轴的颜色和位置

图像的坐标轴上包含了以下多种元素 1. axis lines，坐标轴的轴线 2. axis labels，坐标轴的标题 3. ticks，刻度线 4. ticklabels，刻度线上的标签之前的文章中介绍了修改默认情况下...，matplotlib绘制的图片都是有一个正方形的方框，示意如下 ?...axes对象的常见方法可以对坐标轴的标签，刻度，刻度标签等元素进行调整，而对这个坐标轴轴线的调整则需要借助spines对象来实现，用法如下 >>> fig, ax = plt.subplots() >>...图像的上下左右四个边框分别对应spines的top, bottom, left, right4个key的值，将其颜色设置为None,就可以起到隐藏对应边框的作用，当然也可以使用set_visiable方法来实现相同的效果...通过axes的spine属性可以方便的调整坐标轴轴线的属性。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！

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在哪里找好看的colorbar

下面介绍几个获取色卡的途径 cmaps库非常好用的第三方库，能轻松调用ncl丰富的色卡。...使用方式：在matplotlib的填色函数中写上cmap=cmaps.色卡名如不知道色卡名字可前往这个网站： ‍https://www.ncl.ucar.edu/Document/Graphics/color_table_gallery.shtml...plt.figure(figsize=(11, 8.5)) # 设置地图投影为PlateCarree ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制填充等值线图...# 添加颜色条，并设置标题 cbar = plt.colorbar(cs, orientation='horizontal') cbar.set_label('位势高度 (m)') # 设置标题和标签...Geopotential Height', fontsize=16) plt.xlabel('Longitude', fontsize=12) plt.ylabel('Latitude', fontsize=12) # 显示图形

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Python数据分析之Seaborn（样式风格）

Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用Seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图...样式white和ticks都可以通过去除上方和右方不必要的轴线来得到改善....而这些是不可能在matplotlib里设置参数做到的,但是你可以调用seaborn的函数despine()来去除轴线: sns.set_style("ticks") sinplot() sns.despine...() # 去除上面与右面轴线有些布局也可以通过调整轴线距数据的偏移来改善,这也能在despine()里完成.当ticks不能覆盖轴线的整个范围时,trim参数可以限制显示的轴线的范围. data =...你可以调用set_context()，将上下文的名字当作一个参数传入，然后你就可以通过提供一个写有各项设置值的词典重载上下文的参数。在修改上下文时，你也可以单独修改字体大小。

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Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用

['font.sans-serif'] = ['Songti SC'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号...linestyle=linestyle, label=label, ) 配置图例使用图例函数 ax.legend() 使用文字注释 k = np.argmax(Ji) # 获取曲线最大值的索引...# 计算整数阶贝塞尔函数 Jn 的零点 Zx = [x for x in jn_zeros(i, 6) if x < 20] # y 值恒等于0 Zy = np.zeros(len(Zx)) # 绘制散点图...ax.set_yticks([-0.5, 0, 0.5, 1]) ax.set_xticks([0, 10, 20]) # 隐藏上面和右边的轴线 ax.spines["right"].set_visible...(False) ax.spines["top"].set_visible(False) # 调整左边和底部的轴线位置 ax.spines["left"].set_position(("data", -1

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Matplotlib 可视化之图例与标签高级应用

上篇Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用一文中，已经接触了注释与文本的应用实例，今天和云朵君一起继续学习图例与标签元素的应用实例。...配置图例想在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...# 设置y轴标签 ax.set_ylabel("值", ha="center", weight="bold",size=12) ax.yaxis.set_label_coords(-0.025, 0.5...该图中，创建了几个矩形，在一些点周围显示感兴趣的区域，并创建了与相应的缩放轴的连接。...mutation_scale: 箭头样式的属性(例如head_length)的缩放比例值。mutation_aspect: 变异前，矩形的高度将被该值挤压，变异框将被其倒数拉伸。

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Vue解决if-else切换显示标签而value值不变的问题

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Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用

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