嗨,我在我的笔记本电脑上安装了Anaconda。在它内部,matplotlib版本是1.5.1,seaborn版本是0.7.1。在我的jupyter笔记本中,我尝试使用seaborn来执行countplot。但是当我在seaborn.countplot中使用palette = Vega10时,我得到了以下错误:
ValueError: Vega10 is not a valid palette name
但是如果我们使用matplotlib 链接,我们会发现他们将Vega10列为众多色彩映射表之一。
我正在运行下面的代码来显示Z函数。输出应该是彩色的。但是,它是以灰度显示的。这是在Jupyter笔记本上。当我在其他地方跑步时,它会以彩色显示。
# Import numpy and matplotlib.pyplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate two 1-D arrays: u, v
u = np.linspace(-2, 2, 41)
v = np.linspace(-1,1,21)
# Generate 2-D arrays from u and v: X, Y
X,Y = np.mes
import numpy as np
from pandas import *
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
Size = 100
Num = 10
x = np.random.normal(0,1,(Num,Size))
df = DataFrame()
for i in range(Num):
df[str(i)] = x[i]
如果我输入
df.plot(colormap="jet")
我得到了颜色映射和线条标记的图形。
如果我输入
df.plot(c
我正在尝试为以下类型的绘图定义一个颜色条。 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
for i in np.arange(0,10,0.1):
plt.plot(range(10),np.ones(10)*i,c=[i/10.,0.5,0.25])
plt.show() ? 这只是我的实际数据的一个简化版本,但基本上,我想要一系列的线条,由另一个变量用colorbar键绘制和着色。这在scatter中很容易做到,但是我不能让scatter来绘制连线。这些点太笨拙了。我知道这听起来像是基本的东西,但我正在寻找一个简
我被困在这里了。我的代码: import os
import matplotlib.pyplot as plt
from netCDF4 import Dataset as netcdf_dataset
import numpy as np
from cartopy import config
import cartopy.crs as ccrs
fname = os.path.join("path", "file")
dataset = netcdf_dataset(fname)
lats = dataset.variables['lat
我注意到matplotlib的色彩映射函数有一些意想不到的行为。考虑以下示例:
from matplotlib.cm import hot
c = hot(range(0, 512))
所有颜色c255到c511都是相同的,即白色。我原本希望色彩映射表函数对输入进行标准化,并相应地缩放。当然,考虑到正常显示的颜色深度,前256色之间的值没有任何意义,但在达到最大值后才封顶似乎是不合理的。
我的目标是绘制两个时间序列(几千个值)的对比图,并根据时间戳分配颜色。我现在看到的是前255个不同颜色的数据点,其余的是白色的。关于如何高效地完成这一点,有什么建议吗?
提前感谢!
我需要访问预定义的颜色映射"jet“。我找到了一个访问地图"vidiris“的例子。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap
viridis = cm.get_cmap('viridis', 12)
print('viridis.colors', viridis.colors) 这给了我地图的前
我正在尝试使用python中的seaborn生成多面板图形,并且我希望我的多面板图形中的点的颜色由一个连续变量指定。下面是我尝试使用"iris“数据集所做的一个示例:
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset('iris')
g = sns.FacetGrid(iris, col = 'species', hue
我试着运行网站上的代码。当我运行时,它发现matplotlib模块已经没有光谱属性。我在论坛上看到另一个属性被省略了。我如何替换它?我试过c.get_cmp,cm.nipy_sepctral,plt.cm.spectral。但这仍然是一个错误。这是所有的代码:
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly import tools
from __future__ import print_function
from sklearn.datasets import make_blobs
from s
我需要使用matplotlib.pyplot创建一个显示随着时间推移地球和火星之间的距离的图。除此之外,一些月份,例如3月至8月,应该用与其他月份不同的颜色显示。从一个数组中提供数据,该数组包含日期、距离以及指示日期是否在三月到八月范围内的标志。
包含整个数据的数组称为master_array。第一列包含日期,第二列包含距离;第七列包含s/w-flag。('s‘代表夏天,'w’代表冬天)。
我试图利用pyplot.plot为每个.plot命令切换颜色的事实,首先绘制冬季月份,然后绘制夏季月份。
import numpy as np
from matplotlib import
对于带有数据着色器的散点图,我希望将时间的概念融入到曲线图中。可能是通过使用颜色。 目前, import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
date_values = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04']
result = []
for d in date_values:
print(d)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100
我正在尝试检索matplotlib热图上每个单元的颜色,该热图由imshow()函数生成,例如由下面的magic_function执行: import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
hm = plt.imshow(np.random.rand(10, 10))
color_matrix = hm.magic_function() #returns matrix containing the RGB/Hex values of each cell
我在python上用matplotlib绘制,使用'tab20‘颜色映射,代码如下:
colors=[str(float(year-1980)/(2017-1980)) for i in years];
fig,ax = plt.subplots()
ax.scatter(Topic[:,0],Topic[:,1],c=colors,cmap='tab20')
但是我得到的图完全是灰色的。可能的原因是什么?
这是我的数据(只是来自xarray的一些样本数据),并绘制了等高线图。但是,我想制作自己的colorbar,而不是使用xarray的嵌入式colorbar。如何让xarray做到这一点? ds = xr.tutorial.open_dataset("air_temperature.nc").rename({"air": "Tair"})
# we will add a gradient field with appropriate attributes
ds["dTdx"] = ds.Tair.differentiate(
我用matplotlib/pyplot绘制了一个简单的线条图。在同一个图中,最多有20条线。Matplotlib自动选择线条颜色。我需要用更粗的红色来画第一条线。
所以我试着:
if (i==0): # first line
plt.plot(x, y, 'r', lw=2.5)
else: # other lines
plt.plot(x, y)
到目前为止非常简单。第一行是正确的。但另一条线也是红色的。如何避免这种情况?
from mplsoccer.pitch import Pitch
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import kde
from scipy.ndimage import gaussian_filter
from copy import copy
np.random.seed(19680801)
plt.style.use('dark_background')
fields = [
一张图片胜过千言万语:https://www.harrisgeospatial.com/docs/html/images/colorbars.png 我想用matplotlib获得与右边的颜色条相同的颜色条。默认行为对“上”/“下”和相邻的单元格使用相同的颜色... 谢谢你的帮助! 下面是我的代码: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
N = 100
X, Y = np.mgrid[-3:3:complex(0, N), -2:2:complex(0, N