如何使用matplotlib python添加色彩映射和矩形框？
Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库。它提供了丰富的绘图功能，包括添加色彩映射和矩形框。
要使用Matplotlib添加色彩映射，可以使用colormap参数来指定色彩映射的名称或对象。色彩映射可以将数据值映射到不同的颜色，以便更好地展示数据的分布或趋势。以下是一个示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一些示例数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
colors = np.random.rand(100)
# 绘制散点图，并使用色彩映射
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 显示图形
plt.show()在上述示例中，我们使用scatter函数绘制了一个散点图，并通过c参数指定了颜色数据。通过cmap参数，我们选择了名为'viridis'的色彩映射。
要添加矩形框，可以使用Rectangle类来创建矩形对象，并使用add_patch函数将其添加到图形中。以下是一个示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle
# 创建一个矩形对象
rect = Rectangle((0.2, 0.3), 0.4, 0.5, edgecolor='red', facecolor='none')
# 创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()
# 将矩形对象添加到图形中
ax.add_patch(rect)
# 设置坐标轴范围
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
# 显示图形
plt.show()在上述示例中，我们创建了一个矩形对象，并指定了其位置、宽度、高度、边框颜色和填充颜色。然后，我们创建了一个图形对象，并使用add_patch函数将矩形对象添加到图形中。
希望以上内容对您有帮助。如果您需要了解更多关于Matplotlib的信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
相关·内容
2回答
我正在尝试使用ax.scatter绘制3D散射图。我已经从fits文件中读取数据，并将三列中的数据存储到x，y，z中。我已经确保x，y，z数据的大小相同。Z已在0和1之间规格化。
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib import pylab,mlab,pyplot,cm
plt = pyplot
import pyfits as pf
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import fitsio
data = fitsio.read("xxx.fits")
x
浏览 0提问于2015-08-13得票数 6
回答已采纳
我想有一个散点图与色彩的边缘颜色，但没有面色。当我使用facecolor='None'时，它不工作。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii
plt.scatter(x, y, s=area,c=colors,facecolor
浏览 0提问于2017-04-20得票数 9
回答已采纳
4回答
我将一系列的点x和y存储在numpy数组中。它们表示x(t)和y(t)，其中t=0...T-1
我正在绘制散点图，使用
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()
我希望有一个表示时间的色彩映射表(因此，根据numpy数组中的索引对点进行着色)
最简单的方法是什么？
浏览 2提问于2013-07-17得票数 103
回答已采纳
2回答
我的散点图值在0到1之间，我试图用这样的方式来绘制它，使某个y值有一个特定的颜色，按强度排列。例如，在viridis彩色地图中，我希望大约为0.90的点为黄色，而在0.10左右的点为暗紫色。然而，我只得到了这些结果。
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#Generate the data
time = np.arange(50)
a = np.random.random(50)
b = np.ones((50, 50), float)
for t in time:
b[i, :] = a
#Creating a c
浏览 1提问于2019-09-20得票数 1
回答已采纳
我想比较同一imshow图上的两组不同的数据，以便更容易地看到差异。我的第一反应是让色彩映射表中的颜色变得透明(特别是较低的值)，但我一直未能做到这一点：
from matplotlib.colors import colorConverter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# create dummy data
zvals = np.random.rand(100,100)*10-5
zvals2 = np.random.rand(100,100)*10-5
# generate the transparent c
浏览 1提问于2012-04-12得票数 27
回答已采纳
我希望使用matplotlib绘制月度数据的年际变化(如下所示)。通过在plt.scatter()中传递c=ds['time.year']，我实现了预期的结果。但是，我希望能够使用类似的plt.plot()调用来连接这些点。这个是可能的吗？ import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import xarray as xr
# create y data
y = []
for yr in range(10):
for mo in range(12):
y.append(yr+mo+(yr*
浏览 18提问于2021-04-22得票数 1
回答已采纳
我在同一个图上绘制了两个数据帧，以及每个数据集的平均值，每个数据集都有相同的cmap。然而，cmap应用于不同数据集的颜色顺序是不同的。有人能指出我做错了什么吗？ 以下是输出。如您所见，标记具有相同的形状，但颜色不同( x)： ? 代码如下： import matplotlib
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#reading
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10,20,size=(7, 8)), columns=list('
浏览 67提问于2020-03-25得票数 0
回答已采纳
1回答
使用下面的代码，我用与算术值匹配的颜色绘制了两个矩形补丁。我已经包含了一个用于解释数据值的彩色条。我怎样才能使颜色条缩放为:深蓝色->白色？
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import Normalize
import numpy as np
f,ax=plt.subplots()
blues=plt.get_cmap('Blues')
norm
浏览 1提问于2017-04-23得票数 2
回答已采纳
我有一个用pcolormesh绘制的热图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# generate random array
array = np.random.rand(10,10)
x = np.arange(0,10)
y = np.arange(0,10)
fig, ax = plt.subplots(nrows=1,ncols=1)
colormesh = ax.pcolormesh(x,y,array)
ax.set_xticks(x)
ax.set_yticks(y)
cb_ax = fig.add_axes(
浏览 13提问于2022-09-29得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在使用matplotlib库编写Python，并且在颜色映射维度方面遇到了问题。
我有一些目标变量target，它依赖于两个变量x和y --即我的数据target是一个矩阵，变量x是行和y列。我想将target表示为x和y的彩色地图。问题是，x的值比y的要多，因此，如果我绘制一个彩色地图，就会得到一个矩形--这个矩形很难看，因为x的值比y的多。
我宁愿在彩色地图和正方形地图中有矩形的“像素”，而不是方形的“像素”，而是矩形的彩色地图--或者至少我想比较这两种视觉效果。
我的问题是:我怎样才能强迫彩色地图成为正方形？
这是我当前的代码-- cmap变量只允许我定义自定义颜色标度：
impor
浏览 4提问于2016-06-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用的是geoplot，它使用matplotlib来创建绘图。 其中一个这样的功能是geoplot.pointplot，它在您每次调用它时都会创建一个AxesSubplot。这允许您多次调用它并覆盖一堆matplotlib，底层代码只是创建一个pointplot scatter。 我的问题是，对于这些pointplot中的每一个，geoplot会分别为它们分配一个唯一的cmap，因此如果一个图的值为40时是黄色的，那么另一个图可能是蓝色的。这是一个问题，因为我不想在一个情节中有多个图例。理想情况下，所有绘图都遵循单个图例，并且绘图之间的值是一致的。 下面是一个示例： ? 任何帮助解
浏览 13提问于2020-01-15得票数 1
回答已采纳
我在使用matplotlib为Python中的绘图创建一个色条时遇到了困难。我使用的是彩色地图，不是为我所绘制的所有数据着色，而是根据我没有绘制的值来提取绘图的颜色。希望这有意义..。所以我在一个for循环中，每一次创建一个基于某个参数的颜色的图。像这样(数据是创建mwe的一个例子，我的数据更复杂)：
import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
xdata = np.array(range(10))
parameter = [0.5, 0.3, 0.78, 0.21, 0.4
浏览 4提问于2017-02-09得票数 1
回答已采纳
在数据着色器中绘制数据时，如何绘制颜色条。我使用的是带有位置和方向的车辆数据(0-360*)
最小的Datashader代码：
import seaborn as sns, datashader as ds
from matplotlib.cm import ListedColormap
cmap = ListedColormap(sns.color_palette("hls", 8).as_hex())
agg = canvas.points(df, "longitude", "latitude", ds.mean("heading&
浏览 6提问于2019-12-03得票数 1
我正在尝试给散点图中的聚类着色，我用了两种不同的方法。 在第一个图中，我迭代地绘制每个簇，在第二个图中，我一次绘制所有数据，并根据它们的标签0，1，2，3 ,4给簇着色。 我对我在example1和example3中得到的结果很满意，但我不明白为什么当根据标签对集群着色而不是迭代地绘制每个集群时，着色会发生如此巨大的变化。 此外，为什么第二个集群(尽管总是标记为"1")在example1和example3中有不同的颜色？ import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight') #irre
浏览 30提问于2019-02-22得票数 1
回答已采纳
1回答
我在将matplotlib连续颜色映射应用于值并在Cartopy中正确绘制它们时遇到了一些困难。
我有一些与数据帧中的状态相对应的值，并且我想使用像RdBu这样的双色连续标度。颜色应该在0左右居中(正数一种颜色的阴影越来越强烈，负数的另一种颜色随着强度的增加而变得越负)。我不确定如何将这些值规范化并添加到ax中。
代码的关键元素如下：
import cartopy.crs as ccrs
from cartopy.io import shapereader
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
浏览 0提问于2019-10-14得票数 0
1回答
散点图x轴记号标签不显示
、、、、
下面是我的代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
wine = pd.read_csv('red wine quality.csv')
wine = wine.dropna()
plt.figure()
wine.plot.scatter(x = 'pH', y = 'alcohol', c = 'quality', alpha = 0.4,\
cmap = plt.get_cmap('jet'), c
浏览 67提问于2021-03-03得票数 1
1回答
条形图的颜色与散点图相同
、、、
我想要创建一个条形图，这样条形图的颜色与以前绘制的散点图的颜色相对应。下面是一个示例：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
array = np.random.rand(100,2)
kmeans = KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(array)
y_kmeans = kmeans.predict(array)
y_kmeans_df = pd.DataFrame(y_kmeans)
浏览 9提问于2020-07-15得票数 2
回答已采纳
我正在构建一个简单的散点图来读取xls文件中的数据。而不是“手动”为每个不同的值设置颜色，我想使用一个colormaps matplotlib (例如“viridis”)。
根据我在互联网上找到的一些例子，我编写了以下代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
data = pd.read_excel('sample.xls', sheet_name=0)
data.head()
plt.scatter(x = data['ExpecVida&
浏览 0提问于2018-05-14得票数 0
回答已采纳
我发现了一段代码，它将一个一维Numpy数组传递给MatplotLib。array的值为1或0，但绘制的图形颜色为黄色或紫色。我找不到任何关于它的文档。
代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
num_observations = 5000
x1 = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, .85],[.85, 1]], num_observations) # mean, covariance
x2 = np.random.multivariate_normal([1,
浏览 0提问于2018-01-16得票数 1
我有一个100行4列的数据帧。我有一个数组(大小为100, 1 )，里面充满了介于0和1之间的值。我想绘制我的数据框，在它的右侧有一个矩形，它将根据特定行上数组的值来选择颜色(参见我绘制的糟糕的图示，编写该数组是为了帮助理解我想要的内容)。我希望颜色是渐变的，其中0=深蓝色，1=鲜红色。我知道如何创建色彩映射表，但这略有不同。你建议我使用哪个函数？ 下面是我用来绘制的一些代码： from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(np.random.
浏览 21提问于2021-08-04得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
