当我使用contourf时,matplotlib选择将值分组到相似的区域中,并对这些区域进行颜色化。我怎样才能使这个情节显示出不同价值的全部范围?在下面的代码中,我希望这些颜色是连续的,这样在山上的太阳是一个渐变的颜色,而不是这些突然变化的颜色。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import numpy as np
delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgr
我正在用python中的matplotlib绘制一个散点图。我想根据某些功能对点进行着色,如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
def color(x, y):
# based on some rules, return a color
if(condition):
return 'red'
else:
return 'blue'
plt.scatter(index, data) #c= something?
我知道matplotlib.from_levels_an
我试图在matplotlib中使用3D曲面绘图功能。我总是得到一个单一的颜色在主要的三维图形,即使颜色条有正确的颜色分布。我已经尝试过调整vmin和vmax值。它改变显示的颜色,但它仍然是单一的颜色。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np
import matplotlib.
我有一个包含三列的熊猫数据帧:Date(时间戳)、Color('red‘或'blue')和Value(int)。
我现在正在用下面的代码从它得到一个折线图:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
Dates=['01/01/2014','02/01/2014','03/01/2014','04/01/2014','05/01/2014','06/01/2014','07/01/2014']
Va
我开始学习使用matplotlib绘制数字。当我使用著名的数据集并试图绘制一个绘图时,我遇到了一个问题。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as pl
raw = pd.read_csv('iris.csv')
data = raw.values
print data
x = data[:,0]
y = data[:,1]
pl.scatter(x,y,color = ['r','g','b'], s = [30,40,50], alph
我正在尝试使用matplotlib绘制一个图。我当前的日期实际上是整数,195003,195006等等。因此,当我绘制图表时,折线图并不平滑,因为在195012和195101之间有一个很大的差距。有没有办法解决这个问题?非常感谢!
import matplotlib.pyplot as plt
x = [195003,195006,195009,195012,195103,195106,195109]
y = [1,2,3,4,3,2,1]
plt.plot(x,y)
#This is the target - a smooth line chart
plt.figure(2)
我假设我有一个非常简单的问题,这个问题在过去的一个小时里一直让我发疯。因此,我正在尝试生成具有以下轴长x=37,y=614的等高线图。我可以生成一个轮廓图,没有问题,但是当我添加一个颜色条时,图像的大小就会调整到我假设的颜色条的大小。
没有颜色条的图像:
带有颜色条的图像:
这个图形被调整了大小,我不知道为什么。我如何绘制一个像我的第一个图形一样的图形,但使用第二个图形的配色方案和颜色条?
代码:
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as m
在所有的彩色地图帖子中,我没有找到这个答案,或者可能不明白。
我想用颜色做一个散点图。
我有一份名单B:
[1.29,
1.27,
1.46,
0.91,
0.56,
0.99,
1.00,
0.37,
1.24,
1.23]
我会用一个愚蠢的例子,如果你这样做的话:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from math import sin
x=range(10)
y=[sin(i) for i in x]
colors=np.linspace(0,1,10)
plt.scatter(x,
下面的代码将根据on_click事件的ydata更新图形(更改条形图的颜色)。有些情况下,颜色并不像预想的那样变化。此外,每次单击图形时,我都会使用'ax.clear()'刷新重绘条形图和线条。你知道这段代码出了什么问题吗? import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from matplotlib import cm
import pandas as pd
# Use the following data for this assignment:
np.random.seed(1
我有一个非常简单的图解图,想要改变线的颜色,当数据在50以上时,线将变成红色,而低于50的线颜色将是绿色。
如何改变线的颜色,目前我使用绘图加载x&y数据,然后显示图形。
我尝试过两种将数据加载到图形中的方法,但这两种方法都不起作用,也无法计算出我们所做的事情看起来如此简单。
# ==========================
# First try at the changing the line colour
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
for i in range(0,100):
if (