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python matplotlib imshow坐标替换映射实例

今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制热数组横纵坐标自然是图片像素排列顺序, 但是这样带来问题就是画出来x,y轴坐标点数据任然是x,y在数组下标, 实际我们可能期望坐标点是其他一个范围...坐标点标出来是实际数组下标,而我希望纵坐标是频率,横坐标是其他范围 plt.yticks(np.arange(0, 1024, 100), np.arange(10000, 11024, 100...)) #第一个参数表示原来坐标范围,100是每隔100个点标出一次 #第二个参数表示将展示坐标范围替换为新范围,同样每隔100个点标出一次 plt.xticks(np.arange(0, 2000...补充知识:matplotlib plt.scatter()cmap用法 我就废话不多说了,还是直接看代码吧!...imshow坐标替换/映射实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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在Python Matplotlib制作瀑布

标签:Python,Matplotlib,瀑布 我们将用Python制作瀑布,特别是使用matplotlib库。瀑布显示了运行总数以及增减,这对于属性分析来说是很好选择。...Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样神奇函数,使我们能够用一行代码就绘制瀑布。然而,可以使用一点小小技巧在Python自定义自己瀑布。...这两个新列tot和tot1为我们提供了每个瀑布条起点和终点。例如,在第2行Expenses(费用),起点是110,终点是90。...2 由于起点和终点可以位于两个新列任意一列(取决于值符号),因此我们可以再创建两列来捕获upper点和lower点: lower= df[['tot','tot1']].min(axis=1)...数据在num列随时可用,让我们创建一个新color列来存储每个类别的适当颜色。

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matplotlib合并

前言 本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理笔记。Matplotlib是一个python 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版质量级别的图形。...通过Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形,散点图等。...▲案例二 b 分格显示 #method 1: subplot2grid import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() #第一个参数shape也就是我们网格形状...▲method3 result c 图中 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,3,4,2,5,8,6...▲画中画 d 次坐标轴 # 使用twinx是添加y轴坐标轴 # 使用twiny是添加x轴坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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R绘制环状聚类

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状叠加多层注释,本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现,主要通过「ggtreeExtra」来实现,聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关数据...后续还可根据需要在此图上叠加更多数据,整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」,加群观众老爷可自行下载,有需要朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容说明 ❝给予长期支持我们忠实读者们一个特别待遇:凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档朋友们,「将自动获得2024年及以后绘图资料和代码更新,无需额外付费。」...目前这两年会员文档已累记卖出1500+,质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年会员内容,2024及后期公众号所更新绘图文档均会在已经加入会员群内分享。

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Python数据可视化:Matplotlib 直方图、箱线图、条形、折线图、散点图。。。

参考链接: Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 介绍        使用Python进行数据分析,数据可视化是数据分析结果最好展示方式,这里从Analytic Vidhya...中找到相关数据,进行一系列图形展示,从中得到更多经验。       ...强烈推荐:Analytic Vidhya  Python数据可视化库  Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量图像。...Seaborn:基于Matplotlib,seaborn提供许多功能,比如:内置主题、颜色调色板、函数和提供可视化单变量、双变量、线性回归工具。其能帮助我们构建复杂可视化。 ...equal') plt.pie(x_list, labels=label_list, autopct='%1.1f%%') plt.title('expense') plt.show()  # 10、

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广告设计“虚实”对比——使用“径向模糊”

前言:学生们在学习ps软件过程中非常认真与努力,所以对于软件使用可以说已经很熟练了,可是为什么当我们给学生安排一些原创设计需求时候,学生却有种无从下手感觉呢,究其原因就是学生在创新制作这方面的技巧和方法学得不够...,所以下面我给大家分享一个案例,目的是为了能让大家在设计制作方法方面能有一定了解和提升。...具体操作步骤: 1、为素材添加滤镜 -> 模糊 -> 径向模糊 ? 2、注意:将径向模糊菜单中心移动至照片中汽车位置,在“智能滤镜”蒙板中用画笔涂出汽车 ?...上述操作步骤发布,旨在帮助大家对上述设计方法及技巧有所了解。因为课余时间有限,文字内容及语言组织没花太多时间,说是教程有些牵强,算一个案例分享吧。希望大家看过我案例分享后能有所收获。...如果大家喜欢哪类效果,还想看哪方面的哪类型设计制作案例可以留言给我,有时间我一定会分享更多设计制作相关内容给大家。谢谢!

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深度学习类别激活可视化

作者:Valentina Alto 编译:ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类激活可视化,帮助更有针对性改进模型。...类别激活(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务强大技术。它允许研究人员检查被分类图像,并了解图像哪些部分/像素对模型最终输出有更大贡献。...为了达到这个目的,我会使用一个在ImageNet上预训练好CNN, Resnet50。 我在这个实验要用到图像是,这只金毛猎犬: ?...然后,如果我们取最后一个卷积层输出特征,并根据输出类别对每个通道梯度对每个通道加权,我们就得到了一个,它表明了输入图像哪些部分对该类别激活程度最大。 让我们看看使用Keras实现。...因此,我们将该与输入图像合并如下: import cv2 img = cv2.imread(img_path) heatmap = cv2.resize(heatmap, (img.shape[1

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在单细胞数据分析应用

是一个以颜色变化来显示数据可视化矩阵,Toussaint Loua在1873年就曾使用过热来绘制对巴黎各区社会学统计。我们就拿这张简单朴素来讲一下怎么看。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y聚类结果也绘制在旁边,但是这就不属于部分了,因为他已经不热了(,就是有的地方冷,有的地方)。 ?...相关性 计算两个矩阵相关性,可以得到两两相关性,这时,用颜色来表示相关性可以看出哪些配对相关性较高。 在单细胞应用 表达量 ?...很好地将对象(X,一般是我们细胞)与它属性(Y,一般是我们基因)联系起来。 ? scanpy主题 在monocle2 我们还看到一种将基因表达情况与细胞发育轨迹结合到一起。...那么一张往往也不能完全说明问题,于是我们希望能够灵活地操纵来讲更多故事。于是,我们发现ComplexHeatmap这个R包真的是神器。 ?

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多张排版技巧

当我们想要在一幅图中展示多个时,采用传统一页多方式,会导致排版混乱,第一个例子,同时展示两幅以及对应图例,代码如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt...可以看到,默认宽高比情况下,图例高度大大超过了高度,这种情况相下,可以通过调节figure宽高比来使得图形显示比例正常。...此时排版同样很混乱,而且无法通过简单调整输出图像宽高比来解决问题。 对于多副排版问题,在matplotlib,可以通过ImageGrid方法来调节。...通过ImageGrid,不仅可以解决图例排版问题,还可以排版多副大小不一,代码如下 >>> data1 = np.random.rand(50).reshape(5, 10) >>> data2...对于多副排版而言,通过ImageGrid可以大大提高处理简便性。 ·end· —如果喜欢,快分享给你朋友们吧— 原创不易,欢迎收藏,点赞,转发!

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更为强大复杂

目前基于绘制需求越来越高,让我们想到事情逐渐成熟,却已经有人开始实现了这个功能,并上传到了CRAN。...复杂绘制长期以来都是基础包omplexHeatmap来实现,现在可以使用了tidyHeatmap了.但是这也不是基于ggplot版本,所以差强一步。...安装tidyHeatmap 遗憾是,cran包存在问题,我检查发现是版本问题,因此在github上例子只能安装github版本tidyHeatmap。...treate~ Ant2 2575 treated paire~ Intracel~ 0.329 ## # ... with 494 more rows 复杂...首先一定要明白,R语言是以长格式数据来绘图; 参数解释: .data “tbl”格式数据框 .horizontal :在图中水平显示名称 .vertical 在汇总垂直展示列名称

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灵活谁不喜欢?

导语 GUIDE ╲ 是一种流行可视化高维数据图形方法,其中一个数字表被编码为彩色单元格网格。矩阵行和列按顺序排列以突出显示模式,并且通常伴随有树状。...R包--heatmaply,交互式允许通过将鼠标悬停在单元格上来检查特定值,以及通过在相关区域周围拖动矩形来放大区域,使用起来非常灵活方便。...“mean”给出了我们默认从其他包函数获得输出,例如 gplots::heatmap.2。选项“none”为我们提供了树状,没有任何基于数据矩阵旋转。...heatmaply( mtcars, cellnote = mtcars ) 将保存到文件 由于我们图片是交互式,我们可以用以下代码将交互式版本保存到 HTML 文件: dir.create...R包一员,heatmaply可以绘制交互式,其许多参数设置也和ggheatmap、pheatmap等常用R包有联动,在色彩美观度上也是非常优越,通过zoom in/zoom out也可以让我们方便查看细节

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10 种常用 Matplotlib Python 代码

棒棒糖 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦方式提供与有序条形类似的目的。...散点图 Scatteplot是用于研究两个变量之间关系经典和基本图。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在Matplotlib,你可以方便地使用。...树状 树状根据给定距离度量将相似的点组合在一起,并根据该点相似性将它们组织成树状链接。...饼是显示组组成经典方法。但是,如今一般不建议使用它,因为馅饼部分面积有时可能会引起误解。因此,如果要使用饼,强烈建议明确写下饼各部分百分比或数字。...区域未堆叠 未堆积面积用于可视化两个或多个系列相对于彼此进度(涨跌)。在下面的图表,您可以清楚地看到随着失业时间中位数增加,个人储蓄率如何下降。未堆积面积很好地显示了这种现象。

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