文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

cmap中： ax.contourf(cmap='Reds ') 使用颜色映射表时不必要记住全部的代表字符串，我们可以在使用的时候去官网查找后使用。...专门提供了多样的颜色映射表，他们在官网Tutorials下的Choosing Colormaps in Matplotlib说明书有详细讲解。...连续类（Sequential）：色彩的亮度和饱和度递增变化，用单一色调展示有序的信息。Matplotlib的默认cmap——‘viridis’，即属于这一类。...循环类（Cyclic）：两种不同颜色的亮度逐渐变化，在色彩映射的中间位置以及开始（或结束）端以非饱和色结束。一般应用于在端点处循环的值。 4....2. ax（colorbar摆放的子图位置） 该参数控制绘制的colorbar摆放在某个子图旁边，默认为当前子图。可以传入单独的一个子图，也可以传入一个子图的列表。

16.9K227

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

单变量时不输入，双变量作为第2个输入变量 　　shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 　　vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒...，默认为True 　　cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 　　color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，...如'r'代表红色 　　cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系 　　n_levels：int型，在而为变量时有效，用于控制核密度估计的区间个数...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...在同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图： ax1 = sns.kdeplot(setosa.sepal_width,setosa.sepal_length,

3.2K50
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    ，双变量作为第2个输入变量 shade：bool型变量，用于控制是否对核密度估计曲线下的面积进行色彩填充，True代表填充 vertical：bool型变量，在单变量输入时有效，用于控制是否颠倒x-y轴位置...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'...代表红色 cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系 n_levels：int型，在而为变量时有效，用于控制核密度估计的区间个数...中运行代码，所以加上魔术命令%matplotlib inline使得图像得以在notebook中显示。...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width

    5K32

    【Python】在模仿中精进数据可视化09：近期基金涨幅排行可视化

    图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种，用极坐标系代替平面坐标系，左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针方向对数据排行进行带色彩映射的可视化，非常的美观，容易给人留下深刻的印象。...按照惯例，我们先来拆解一下这幅图的主要构图元素： 「分离的两部分半圆区域」 这幅作品中的主体区域当数左上及右下区域对应的两个半圆，它们之间是存在一定宽度的间隔，因此我们需要创建两个极坐标系子图，并调整位置...图2 「利用fill_between()来映射数据」 接下来我们就需要将数据映射到极坐标系中，可以选择「柱状图」或「面积填充」的方式进行绘制，我这里为了操作自由度更高，选择配合fill_between(...图4 这一步需要注意的是，matplotlib中text()在旋转时，其针对水平和竖直方向对齐方式，在极坐标系中有些要注意的地方，我在上图中设置了参数rotation_mode='anchor'，它帮助我们...图5 2.2 完成复刻 在上述拆解的基础上，加上一些对细节的补充，便得到下面的作品： ? 图6 完整数据及代码你可以在文章开头的Github仓库中对应找到。

    78820

    在模仿中精进数据可视化09：近期基金涨幅排行可视化

    」系列文章了，今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品，灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图，原图如下： 图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种，用极坐标系代替平面坐标系，左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针方向对数据排行进行带色彩映射的可视化...按照惯例，我们先来拆解一下这幅图的主要构图元素： 「分离的两部分半圆区域」 这幅作品中的主体区域当数左上及右下区域对应的两个半圆，它们之间是存在一定宽度的间隔，因此我们需要创建两个极坐标系子图，并调整位置...，自定义网格线以及修改旋转角度等作用，这一步后形成图2： 图2 「利用fill_between()来映射数据」 接下来我们就需要将数据映射到极坐标系中，可以选择「柱状图」或「面积填充」的方式进行绘制，...，在循环过程中推导出标注文字的旋转角度，这一步后得到的效果如下： 图4 这一步需要注意的是，matplotlib中text()在旋转时，其针对水平和竖直方向对齐方式，在极坐标系中有些要注意的地方，我在上图中设置了参数...，便得到下面的作品： 图6 完整数据及代码你可以在文章开头的Github仓库中对应找到。

    48940

    一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法。

    ，还增加了各通道直方图与亮度通道直方图的信息合成，然后对合成后的直方图进行直方图裁剪和均衡化的，获取各子块新的映射直方图，为了避免新的映射表中的数据有较大的奇点或噪音，对映射表的数据进行多点取样，然后使用样条插值算法对取样点进行插值...3）在平滑曲线表中取0至于Bins中各色阶对应的插值结果，作为新的映射表结果。  　　　　对于Bins =256的图像，K值建议可取32左右。 　　　　...8、按照CLAHE算法的过程对每个小块进行双线性插值得到最终的增强效果，当然对第一行、第一列、最后一行、最后一列的子块靠近图像边缘的那一半都只使用映射表单个方向的线性插值，而这些子块的其他部分以及其他子块均使用映射表双线性插值获得最终结果...如果输入图像是灰度图，由于只有一个通道，则本算法中的Correction在此场景中是可舍弃的。 　　整个过程的流程框图如下所示： ?      ...右侧是使用本算法后处理的效果图，处理后图像饱和度自然，色彩鲜艳，隐藏在原图右侧的一些不可易见的细节也能清楚的展示出。

    1.8K92

    ​常见的8个概率分布公式和可视化

    a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下： 让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码： import numpy as np import matplotlib.pyplot...让我们在 Python 中绘制它： X = np.linspace(0, 6, 500) std = 1 mean = 0 lognorm_distribution = stats.lognorm([...因此，泊松分布用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。 如果一个事件在时间上以固定的速率发生，那么及时观察到事件的数量（n）的概率可以用泊松分布来描述。...我们可以使用泊松分布来计算 9 个客户在 2 分钟内到达的概率。 下面是概率质量函数公式： λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中，它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中，它是 9。...让我们在 Python 中绘制一些示例图： X = np.arange(0, 6, 0.25) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(X, stats.chi2.

    73120

    Python实现 8 个概率分布公式及可视化

    在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心； 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。...a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下： 让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码： import numpy as np import matplotlib.pyplot...让我们在 Python 中绘制它： X = np.linspace(0, 6, 500) std = 1 mean = 0 lognorm_distribution = stats.lognorm...因此，泊松分布用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。 如果一个事件在时间上以固定的速率发生，那么及时观察到事件的数量（n）的概率可以用泊松分布来描述。...在 Python 中绘制一些示例图： X = np.arange(0, 6, 0.25) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(X, stats.chi2.

    1.3K10

    基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(下)

    2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中详细介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射面的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度...scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入...=True，即可对空白区域进行填充： 图8 随之而来的问题是整幅图像都被填充，为了裁切出核密度图像的地区轮廓，将底层行政区面数据作为clip的参数传入，便得到理想的效果： 图9 2.3 Sankey...即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色

    1.6K50

    【Python】数据可视化教程来了！

    Artist对象在matplotlib宇宙中是一个极为重要的概念，实际上我们在做可视化时几乎接触到的所有对象元素都属于artist对象。...而容器对象指的是用来放置那些基本元素的对象，如Figure（完整的画布），Axes（子图），Axis（坐标轴）。...在本章中还针对artist元素，重点演示两种绘图接口的使用方法，对于常见的基本元素，matplotlib都提供了OO模式和pyplot模式的现成方法供使用者选择。...本质上我们绘制一幅可视化图表就是在容器对象（container）上填充和组合基本元素（primitive）的过程，像极了现实中绘画的过程。 第三回~第五回 ?...第三~五章是对于一幅可视化图表的进一步修饰与加工，分别从布局格式，文字图例，样式色彩三方面对图表进行修饰。 第三章重点讲解了如何在一张大画布上划分均匀和非均匀的子图以进行多图展示，丰富图表内容。

    1.7K20

    （数据科学学习手札83）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)

    中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射面的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度...scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在geoplot0.4.0版本之后此参数不再搭配分层数量k共同使用，而是更新为传入...图7 　　这时图像等值线间得到相应颜色的填充，使得点分布中心看起来更加明显，再添加参数shade_lowest=True，即可对空白区域进行填充： ?...图9 2.3 Sankey 　　桑基图专门用于表现不同对象之间某个指标量的流动情况，譬如最常见的航线流向情况，其本质是对线数据进行可视化，并将指标值映射到线的色彩或粗细水平上，而geoplot中的sankey...中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色，详见本系列文章的分层设色篇，但不同的是在

    1.8K30

    （数据科学学习手札78）基于geopandas的空间数据分析——基础可视化

    ，0-1，越大越不透明 label：适用于纯粹的线数据或点数据，在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称 hatch：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明...，在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes()，即可完成制作，先来认识一下add_axes()的功能，它最重要的参数是rect，通过传入形如...我们传入的(0, 0, 1, 1)，其前两位其实代表着子图区域左下角坐标在整个画布中的比例坐标！而后两位则代表则代表着子图区域的相对于整个画布的比例宽度与长度！....png', dpi=300) 图24 　　在字典格式的missing_kwds参数中，我们用color设置了缺失值区域的底色...，用edgecolor设置了缺失值区域的线条颜色，并且用hatch设置了阴影填充样式，这样一来哪些地方缺失数据记录就一目了然了。

    3.6K20

    是技术也是艺术 使用geopandas玩转地图可视化

    ，0-1，越大越不透明 label：适用于纯粹的线数据或点数据，在需要添加图例时适用，用作各个对象在图例中显示的名称 hatch：字符型，用于设置面数据内部的填充线样式下文的例子中将具体举例说明 ax：...Step2：修改颜色 下面我们来调整面数据的填充色与轮廓色，线数据（九段线）的色彩。...在geopandas里制作这种地图非常简单，我们只需要结合matplotlib中添加子图区域的add_axes()，即可完成制作。...我们传入的(0, 0, 1, 1)，其前两位其实代表着子图区域左下角坐标在整个画布中的比例坐标！ 而后两位则代表则代表着子图区域的相对于整个画布的比例宽度与长度！....png', dpi=300) 图24 在字典格式的missing_kwds参数中，我们用color设置了缺失值区域的底色，用edgecolor设置了缺失值区域的线条颜色。

    2.4K40

    ​常见的8个概率分布公式和可视化

    a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下： 让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码： import numpy as np import matplotlib.pyplot...让我们在 Python 中绘制它： X = np.linspace(0, 6, 500) std = 1 mean = 0 lognorm_distribution = stats.lognorm([...因此，泊松分布用于显示事件在指定时期内可能发生的次数。 如果一个事件在时间上以固定的速率发生，那么及时观察到事件的数量（n）的概率可以用泊松分布来描述。...我们可以使用泊松分布来计算 9 个客户在 2 分钟内到达的概率。 下面是概率质量函数公式： λ 是一个时间单位的事件率——在我们的例子中，它是 3。k 是出现的次数——在我们的例子中，它是 9。...让我们在 Python 中绘制一些示例图： X = np.arange(0, 6, 0.25) plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.plot(X, stats.chi2.

    1.1K40

    基于geopandas的空间数据分析-深入浅出分层设色

    其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图，可以对与多边形关联的数值属性进行分层，并分别映射不同的填充颜色。 但只是开了个头举了个简单的例子，实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。...用到的数据是系列文章前几期使用地滚瓜烂熟的新冠肺炎疫情数据，数据处理过程同上一篇文章，这里不再解释： 图2 2.1.1 BoxPlot image.png 图3 在mapclassify中我们使用...如果你在上一篇文章中去我的Github仓库查看过创作图29对应的代码，一定会想到既然geopandas自身有bug，那我们用matplotlib中的mpatches和legend自定义图例就可以啦。...而为了自定义的图例色彩与geopandas映射出的保持一致，我们需要额外使用到matplotlib中的get_cmap(cmap)来制作可独立导出颜色的cmap方案实例。...用JenksCaspall数据分层出来的结果，无论数据分布如何，每个分层内部的数据个数都较为均匀，下面我们用JenksCaspall来划分省份疫情严重情况： 图15 可以看到被分到最严重级别的不再只有湖北省

    1.4K20

    Matplotlib数据分布型图表（3

    本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。 5 增强箱型图 增强箱型图是从箱型图基础上发展而来。...它不仅表示了数据的范围、异常值，还表示了在不同数值段的数据分布情况。 6 小提琴图 小提琴图用于显示数据分布及其概率密度。这种图表结合了箱型图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...将区间分为若干子区间，并计算每个子区间的频数，并用颜色填充。我们也称这样的统计图为二维二位频数分布直方图。 本实例中利用了matplotlib库的hist2d和hexbin方法绘制。...中，为区间数；在hexbin中为区间的划分方法，一般取'log' norm：颜色正则化方法 具体可参考： https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.hist2d.html...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from

    1.1K20

    在模仿中精进数据可视化08：哪个省份的学子是熬夜冠军？

    我们今天要复刻的数据可视化作品，是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品，基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达： 图1 而下面我们就来基于matplotlib，复刻出这幅作品...matplotlib中的「极坐标系」，非常简单方便。...按照惯例，我们先来“肢解”一下这幅图的主要构图元素： 「多子图组合」 这幅作品中主要可以分为「主体扇形」子图和右下角略微“出墙来”的「点缀扇形」子图构成，我们可以使用plt.subplots()创建底层画板之后...，再分别用fig.add_axes(rect, polar=True)来在不同位置插入不同大小的上述子图； 「主体扇形底色交替填充」 首先我们可以观察到在这幅图的「主体扇形」右半圆中，背景色是由颜色交替切换的子扇形区域构成的...这部分我们就可以使用到matplotlib中的fill_between()区域色彩填充功能，先生成指定数量的右半圆「等弧度」集合，其作用于「极坐标系」时传入的第一个参数为「角度范围」，第二个参数为「填充起点半径值

    63420
    点击加载更多

    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

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券