Python pcolormesh为每个bin提供单独的alpha值
Python中的pcolormesh函数用于绘制二维网格数据的伪彩色图。它可以为每个bin提供单独的alpha值，以控制每个bin的透明度。
pcolormesh函数的用法如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建二维网格数据
x = np.linspace(0, 1, 10)
y = np.linspace(0, 1, 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.random.rand(10, 10)
# 创建alpha值数组
alpha = np.linspace(0, 1, 10)
# 绘制伪彩色图
plt.pcolormesh(X, Y, Z, alpha=alpha)
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 显示图像
plt.show()在上述代码中，我们首先创建了一个二维网格数据，然后使用pcolormesh函数绘制了伪彩色图。通过设置alpha参数为一个长度与数据行数相同的数组，我们可以为每个bin提供单独的透明度。在这个例子中，我们使用linspace函数生成了一个从0到1的等差数列作为alpha值。
pcolormesh函数的参数解释如下：
X：二维数组，表示x轴的网格数据。Y：二维数组，表示y轴的网格数据。Z：二维数组，表示每个bin的值。alpha：一维数组，表示每个bin的透明度。
pcolormesh函数的优势是可以直观地展示二维数据的分布情况，特别适用于热力图的绘制。它可以用于科学计算、数据分析、图像处理等领域。
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Matplotlib 2D直方图似乎已转置
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我有下面的代码来绘制pyplot中的2d直方图：
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
MIN, MAX, num = .001, 5000, 500
minn=1
maxx=1000
zbins = 10 ** np.linspace(np.log10(MIN), np.log10(MAX), num)
x=np.linspace(100,600,50000)
y=np.linspace(0,500,50000)
fig1 = plt.figure(1)
counts1,xedge
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我可以在matlab中使用imagesc完成此操作，但在Python中我需要帮助
age = [5,5,5,5,5,10,10,10,10,10....40,40,40,40,40],
weight = [40,50,55,60,65,80,85,90,95,100....170,190,210,250,300]
calories =[ 500,550,560,600,650,1000,120
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我想要绘制一个网格数据的彩色地图，极坐标形式的网格。在数据中，r的范围是1到2，θ是0到360。我想要这样的地图：
I plotted like this
#x1 of shape(12,)
#y1 0f shape(36,1)
#z of shape(36,12)
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111) #Output Figure 1
#ax=fig.add_subplot(111,polar='True') #Output Figure 2
ax=fig.add_subplot(111)
ax.pcolor(y1,x
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使用类标签填充轮廓
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绘制网格中的所有点，并根据它们的标签对它们进行颜色化。
但是，我不想使用来完成这个任务。我试过用等高线和pcolormesh情节来做这件事：
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(1234)
x = np.linspace(-1.0, 1.0, num=5)
xx, yy = np.meshgrid(x, x)
z = np.random.randint(low=0, high=6, size=xx.shape)
levels =
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绘制强度图中大小不等或x矢量的数据
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假设您有以下数据：
x1_Length = 100
x1 = np.linspace(10,100,num=x1_Length)
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x2_Length = 200
x2 = np.linspace(50, 200, num=x2_Length)
y2 = np.exp(np.linspace(0, 1, num=x2_Length))
如果您想要绘制此图，它将是非常简单的：
fig, ax = plt.subplots()
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ax.plot(x2,y2, &#
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来自xyz数据的Matplotlib轮廓:网格数据无效索引
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x1 y1 z1
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等
我可以用numpy.loadtxt加载它来得到向量。到目前为止没什么麻烦。
我读这篇文章是为了学习如何绘制，并且可以通过复制粘贴复制它，所以我确信我的安装没有任何问题：
我知道我必须输入x和y作为向量，z作为数组，这可以用网格数据来完成。这也是我在这个网站上发现的。
文件上说：
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如何在Matlab中将一条二维曲线绘制到彩色图上？
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有人知道如何在三维彩色地图上绘制二维曲线吗？我提供了一个链接到当前的彩色地图，我希望在上面画一个z值作为曲线。
x = 0.05:0.05:1;
y = 0.0:0.05:1;
[X, Y] = meshgrid(x, y);
Z = [data]
contourf(X, Y, Z);
pcolor(X, Y, Z);
shading interp
title()
xlabel()
yla
浏览 0提问于2019-06-26得票数 1
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用matplotlib.pcolormesh()将颜色设置为透明的正确方法？
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我希望在某个级别(在本例中为0)下的值在matplotlib.pcolormesh()中被绘制为透明的，而且我似乎无法使用我找到的选项。
我尝试过设置kwarg vmin=1，也尝试过用plt.cm.cmap.set_under(alpha=0)设置限制。
Update：在处理了一个示例脚本之后，似乎vmin在那里为我正确工作，因此它似乎是对其他一些混乱的因素做的。我正在使用Basemap，并试图绘制一个密度图，根据数据的最小/最大值设置级别(其他一切都为零)。
我的示例脚本显示vmin工作的
import matplotlib.pyplot as plt
import random
impo
浏览 1提问于2014-03-26得票数 5
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用Python绘制不规则间距的RGB图像。
python、matplotlib、plot
我想用matplotlib在一组轴上绘制几个RGB图像。我最初尝试使用imshow来实现这一点，但它似乎并不能处理一组不同程度的轴上的两个图像(当我绘制第二个图像时，它会使第一个图像消失)。我认为这里的答案是使用pcolormesh，就像在中一样
但是，这似乎不适用于我--来自可映射的颜色(即我传递给pcolormesh的数据数组，以及我指定的cmap )覆盖了我指定的脸颜色。网格的边缘确实有正确的颜色，但没有脸。
有人知道如何直接设置脸部的颜色吗？理想情况下，我应该使用一个pcolormesh，它以n*m*3数组作为n*m的替代，就像imshow一样.
一个我希望它如何工作的最小示例:将nu
浏览 6提问于2015-03-24得票数 4
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Matplotlib颜色条缩放
matplotlib、colorbar
我有一个情节，我人为地饱和，并希望彩色条反映这一点。我当前的代码使图像变得很好，但是彩色条仍然显示饱和值。我希望颜色条在仍被绘制的最大值处停止，可能是用箭头表示的(我已经看到了这个值的'extend‘关键字，但还不能应用它)。
到目前为止，这就是我所拥有的：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(-1,1,1000)
x,y = np.meshgrid(x,x)
z = np.exp(-(x**2+y**2))
plt.contourf(x,y,z,100,vmax=.75*np.max(z)
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
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如何用3个数组绘制彩色二维网格
python、arrays、matplotlib、colors、grid
我有三个等长的x，y，z数组，x和y数组是网格的x轴和y轴。Z数组将决定网格块的颜色。例如,
x = [10, 10, 10, 20, 20, 20, 30, 30, 30]
y = [10, 20, 30, 10, 20, 30, 10, 20, 30]
z = [100, 54, 32, 67, 71, 88, 100, 15, 29]
用这种方法制作3D图很容易
ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.RdYlGn)
或
ax.bar3d(x, y, [0] * len(x), 100, 100, z, cmap=cm.RdYlGn)
但我在找像这样的东西
浏览 4提问于2017-04-25得票数 1
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matplotlib三维热图
python、matplotlib、heatmap
如何使用pcolormesh绘制一个热图？我有三个相同大小的列表，X，Y和Z。
plt.pcolormesh(X, Y, Z)
我得到了"ValueError:需要超过一个值才能打开包“，并且当我这样做的时候
plt.pcolormesh(np.array(zip(X, Y)), Z)
我明白了：
浏览 10提问于2014-11-22得票数 0
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将平面投影到新坐标系
python、numpy、matplotlib、scipy
假设我有一个网格
xGrid = np.linspace(0.1, 1, 10)
yGrid = np.linspace(5, 10, 5)
以及该网格上的一些数据：
X, Y = np.meshgrid(xGrid, yGrid, indexing='ij')
Z = X*Y + 1
我现在可以很容易地绘制Z(x, y)。现在，有了一个转换t(x, y)
T = X+1+Y/2
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由于我最终希望绘制数据，而不是对其做任何进一步的工作，因此在matplotlib中执
浏览 23提问于2018-12-19得票数 1
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如何绘制MatPlotLib图，然后添加不同的轴？
python、matplotlib
我想把PDE的解从(0，0)绘制到(10，10)。在20×20矩阵中给出了解。
这是我的代码：
plt.figure()
plt.title(f"Temperature at t = 100")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.pcolormesh(U[-1], cmap=plt.cm.jet)
plt.colorbar()
所以我想要相同的图，但是轴应该是从0到10。我能添加一个从0到10的第二个轴，然后隐藏当前的轴吗？如果没有plt.subplots()，是否有可能实现这一目标，因为我想对这
浏览 1提问于2022-08-16得票数 1
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如何使用方程python创建一个热\网格\彩色地图？
python、mapping、heatmap、mesh、equation
我想用一个方程创建一个彩色地图，比如声音传播。基本上，我想把源放在地图的中间(或任何地方)，并预测强度是如何随着距离的增加而减小的。
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# mesh
x = np.linspace(-4, 4, 10)
y = np.linspace(-5, 5, 10)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# center point
p = [0,0]
# Distance
R = np.sqrt((((p[0]-X)**2)+((p[1]-Y)**2)))
# E
浏览 4提问于2021-06-08得票数 0
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对数曲面图的matplotlib对数色图
python、numpy、matplotlib
我正在使用python创建一个3D表面地图，我有一个数据数组，我试图将其绘制为一个3D表面，问题是我已经记录了Z轴(在数据中显示峰值所必需的)，这意味着默认的颜色映射不起作用(显示一个连续的颜色)。我尝试使用LogNorm来规范颜色图，但这再次产生一个连续的颜色。我不确定是否应该使用记录的值来规范映射，但是如果我这样做，则max为负值并产生错误？
fig=plt.figure(figsize=(10,10))
ax=plt.axes(projection='3d')
def log_tick_formatter(val, pos=None):
return "{
浏览 13提问于2022-11-25得票数 2
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在x轴上添加一个常数
python、matplotlib、axis
我使用python，并希望在x轴上绘制一个1900到2000的热图.所以我有一个二维函数，比如f(t，x)，其中t在1900到2000之间。然后将g( x) = f(t，x)定义为t在范围内(1900,2000)，并通过z=numpy.array(g(x)对x在范围(50))将所有内容放入数组中。然后我用pylab.color(z)绘制热图，但之后我失去了对年份的依赖，因为它现在在一个从零开始的数组中。然后x轴从0到100.我如何将1900添加到x轴，而不是在标签中，而是使范围变为1900-2000。提前谢谢。
浏览 0提问于2016-01-19得票数 1
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在Python中重现二维直方图
python、numpy、matplotlib、histogram、histogram2d
我在Python中处理一个非常大的数据集，所以我尝试使用直方图而不是数组(数组对于保存/加载/映射来说太大了)。我正在抓取一堆文件，并从中提取信息，然后我想获取这些信息，然后重新生成直方图。我可以用一维直方图做到这一点，如下： counter, bins = np.histogram(nSigmaProtonHisto, bins=1000, range=(-10000, 10000))
nSigmaProtonPico[0] += counter
nSigmaProtonPico[1] = bins[:-1] nSigmaProtonPico是一个二维数组，用于存储柱状图的边缘和最终计数。
浏览 20提问于2020-11-09得票数 1
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将坐标向量转换为numpy 2D矩阵
python、numpy、matrix、matplotlib、lidar
我有一组三维坐标点：，从LIDAR数据派生而来。这些点没有排序，而且点之间的步骤大小或多或少是随机的。
我的目标是构建一个函数，将这组点转换为一个二维numpy矩阵，该矩阵由每个(X，Y)单元格保存Z值的像素数固定，然后将其绘制为海拔热图。
刻度必须保持真实，X和Y应该有相同的步长。
矩阵不需要捕捉到精确的海拔图像，它显然需要某种程度的分辨率降低，才能有一个恒定的像素数。
我想出的解决方案是为每个像素构建一个桶，对点进行迭代，然后根据它的(X，Y)值将每个点放入一个桶中。最后，创建一个矩阵，其中每个sell在相应的桶中保存Z值的平均值。
因为我在这个领域没有太多的经验，所以
浏览 4提问于2015-11-25得票数 3
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