我看到一个代码,就是在python版本为3.7.3的Jupyter上运行的below.This。我在之前的教程中看到,列与自身的相关性为1,因此在矩阵的单元格中可以看到红色,但现在我自己尝试了一下,发现它是黄色的。这是因为颜色代码发生了变化,还是python版本发生了变化?代码部分"ax.matshow(corr)“中指出,这里似乎发生了一些变化。有没有办法将我自己的颜色代码定义为不相关到强相关(0->1)
def plot_corr(df,size):
'''
Function plots graphical corelation mat
在Matlab中,我可以很容易地可视化一个矩阵data:
data = rand(10,10); % Createas a 10 x 10 random matrix
imagesc(data);
colorbar;
现在我想用python做同样的事情。我已经知道如何绘制2d矩阵(numpy数组):
from matplotlib.pyplot import imshow
import numpy as np
data = np.random.random((10,10))
imshow(np.asarray(img))
但是我不知道如何给它添加一个颜色条。有什么想法吗?
我想使用FuncAnimation动画的矩阵,将演变。在使用复杂矩阵之前,我尝试使用一个非常简单的矩阵,但我没有设法在简单的矩阵中使用FuncAnimation。我试着寻找其他的帖子,但我无法使它们适应我想做的事情。这是我试着做的,但不管用
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
M=array([[0,0,100,100,100,100,100,100,300,300,300,300,300,300,500,500,500,500,500,500
这是一种我以前从未见过的奇怪的涂抹效果,在渲染的matplotlib图形中,看起来像是打印机错误。我不清楚可能是什么原因造成的。我正在处理一个相当大的数据帧(4.5 is ),以渲染从每行生成的相同图形的两个副本,文件名是从数据派生的,这就是为什么它们不会在处理后简单地复制和重命名。 下面是一个使用np.random而不是数据帧的更简单的版本: import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import time as time
data = np.random
我需要使用matshow显示我的矩阵的值。但是,使用我现在拥有的代码,我只得到了两个矩阵-一个有值,另一个有颜色。我该如何强加它们呢?谢谢:)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
min_val, max_val = 0, 15
for i in xrange(15):
for j in xrange(15):
c = intersection_matrix[i][j]
ax.text(i+0.5, j+0.5, str(c), va
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
images = []
c=0
a=0
b=0
while a < 31:
mat0 = np.zeros((100, 100))
i=0
while i < 3:
k = 0
while k < 3:
mat0[a+i, a+k+c] = 1+b
k += 1
i+=1
images.append(mat0
我需要做一个功能,改变背景颜色为各种颜色(作为一个动画)。我用循环来改变十六进制的颜色代码。但只有我能看到它变成了一种颜色。
function changeColors() {
var colors = 000100;
for (var i = 0; i < 99999; i++) {
colors += i;
var x = (document.body.style.backgroundColor = "#" + colors);
}
}
changeColors();
body {
backgro