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春眠不觉晓,vh、vw、vmin、vmax 知多少

vmin and vmaxvh和 vw 依据于视口的高度和宽度,相对的,vmin 和 vmax则关于视口高度和宽度两者的最小或者最大值vminvmin的值是当前vw和vh中较小的值。

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实用编程 | Python+Matplotlib制作超高分辨率动态气象海洋要素可视化动图

1, constrained_layout=True, figsize=(10,10), )ax.imshow(np.flipud(sst.sst.values), cmap=cm.RdBu_r, vmin =12, vmax=24)ax.imshow(np.flipud(u.u_surf.values), alpha=0.3, cmap=cm.gray, vmin=-.3, vmax=0.3)ax.axis 1, constrained_layout=True, figsize=(10,10), )ax.imshow(np.flipud(sst.sst.values), cmap=cm.RdBu_r, vmin =12, vmax=24)ax.imshow(np.flipud(v.v_surf.values), alpha=0.3, cmap=cm.gray, vmin=-.3, vmax=0.3)ax.axis 1, constrained_layout=True, figsize=(10,10), )ax.imshow(np.flipud(sst.sst.values), cmap=cm.RdBu_r, vmin

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    Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(14)使用seaborn绘制热图

    vmin, vmax : 显示的数据值的最大和最小的范围ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1)**cmap : matplotlib颜色表名称或对象,或颜色列表,可选从数据值到色彩空间的映射 ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1, cmap = GnBu)center : 指定色彩的中心值ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax =1, cmap = GnBu, center=0.7)robust : 如果“Ture”和“ vmin或” vmax不存在,则使用强分位数计算颜色映射范围,而不是极值。 ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1, cmap = GnBu, center=0.5, robust=False) #Set1annot如果为True,则将数据值写入每个单元格中 import seaborn as sns; sns.set()uniform_data = np.random.rand(10, 12)ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin

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    Python-科学计算-seaborn-02-热力图

    print(df_1) sns.set(style=ticks, color_codes=True)sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor=yellow, vmin sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor=yellow, vmin=0, vmax=5, annot=True)linewidths设置每个单元格的线宽linecolor 设置单元格线框的颜色vmin=0, vmax=5设置颜色区间的最小最大值annot=True在每个单元格中显示具体的数值如果对于生成的热力图颜色不是很喜欢,可以更改,通过增加一个新参数cmap,该参数取值不同时 ,颜色地图也不同sns.heatmap(df_1, linewidths=0.05, linecolor=yellow, vmin=0, vmax=5, annot=True, cmap=hot_r)cmap

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    快速堆栈模糊算法

    unsigned char * b = rgb + imageSize * 2; int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw; unsigned int *vmin stackpointer - radius + div; sir = stack; routsum -= sir; goutsum -= sir; boutsum -= sir; if (y == 0) { vmin = MIN(x + radius + 1, wm); } p = yw + vmin; sir = pix; sir = pix; sir = pix; rinsum += sir; ginsum + stackpointer - radius + div; sir = stack; routsum -= sir; goutsum -= sir; boutsum -= sir; if (x == 0) { vmin = MIN(y + r1, hm) * w; } p = x + vmin; sir = r; sir = g; sir = b; rinsum += sir; ginsum += sir; binsum

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    Python数据分析之Seaborn(热图绘制)

    as pltimport numpy as np;np.random.seed(0)import seaborn as sns;sns.set()热图基础seaborn.heatmap(data, vmin 的数组(array),如果是pandas的dataframe,则df的indexcolumn信息会分别对应到heatmap的columns和rowslinewidths,热力图矩阵之间的间隔大小vmax,vmin 数据集为离散数据集时)center:将数据设置为图例中的均值数据,即图例中心的数据值;通过设置center值,可以调整生成的图像颜色的整体深浅;设置center数据时,如果有数据溢出,则手动设置的vmax、vmin uniform_data)heatmap = sns.heatmap(uniform_data) # 生成热力图 ]# 改变颜色映射的值范围ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin

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    数据处理 | xarray的NC数据基础计算(1)

    ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30) ? ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=-2, vmax=30)上述代码选取了时间维度第一个的变量 sst,同时通过vmin和vmax定义色标的绘制变量数值范围为-2 至 30. ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=20, vmax=30) ? ds.sst.isel(time=0).plot(vmin=20, vmax=30)基本计算xarray 的 DataArray 和 DataSet 对象可以无缝地使用计算操作符(如+, -, *, )

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    相对于视口的CSS自适应单位vw和vh

    3.vmin:选取vw和vh中最小的那个。      4.vmax:选取vw和vh中最大的那个。  vmin相对于视口的宽度或高度中较小的那个。其中最小的那个被均分为100单位的vmin

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    css3自适应布局单位vw,vh详解

    3.vmin:选取vw和vh中最小的那个。 4.vmax:选取vw和vh中最大的那个。 vmin相对于视口的宽度或高度中较小的那个。其中最小的那个被均分为100单位的vmin。?vhvw与%区别?

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    CSS+HTML

    grid-template-areas: body;): 属性是网格区域 grid areas 在CSS中的特定命名;grid-area: body;: 边界的约定,对照着grid-template-areas使用2. vmin 、vmax单位* vmin:当前vw和vh中较小的一个值; ** vmax:当前vw和vh中较大的一个值; ** vmin、vmax的作用:在做移动端页面开发时,会使得文字大小在横竖屏下保持一致。 hidden; font-family: Dela Gothic One, sans-serif; background-color: var(--bg-color); } body::before { * vmin :当前vw和vh中较小的一个值; * * vmax:当前vw和vh中较大的一个值; * * vmin、vmax的作用:在做移动端页面开发时,会使得文字大小在横竖屏下保持一致。

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    Python-matplotlib 空间栅格数据可视化

    在对数据进行可视化展示,主要使用matplotlib的imshow()方法,完整代码如下: fig,ax = plt.subplots(1, 3,figsize = (12,5),sharey=True) vmin = data_minvmax = data_max#Normalize()跟归一化没有任何关系,函数的作用是将颜色映射到vmin-vmax上,#颜色表颜色柱的起始和终止分别取值vmin和vmaxnorm = Normalize(vmin = vmin,vmax = vmax)extent = (0,1,0,1) im1 = ax.imshow(tif_data01,extent = extent,norm

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    数据可视化(19)-Seaborn系列 | 热力图heatmap()

    热力图将矩形数据绘制成颜色编码矩阵函数原型seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False vmin,vmax:float作用:锚定颜色图的值 cmap:matplotlib颜色图名称或对象,或者颜色列表作用:指定从数据值到颜色空间的映射。如果未提供,则默认值取决于是否设置了中心。 center:float作用:绘制不同数据时将颜色图居中的值,如果未指定,则使用此参数将更改默认的cmap robust:bool作用:如果不为True且vmin或vmax不存在,则使用稳健的分位数而不是极值来计算色图范围 normal_data = np.random.randn(10, 12)案例3:更改 colormap的限制:vmin=0, vmax=1sns.heatmap(normal_data, center

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    Python可视化 | 绘制研究区域DEM地形图

    def __init__(self, vmin=None, vmax=None, sealevel=0, col_val = 0.21875, clip=False): # sealevel is the __init__(self, vmin, vmax, clip) def __call__(self, value, clip=None): x, y = , return np.ma.masked_array plt.get_cmap(terrain)fig,ax = plt.subplots()norm = FixPointNormalize(sealevel=0,vmax=np.max(z)-400,vmin

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    CSS中常见的长度单位

    html元素)的em; (3)vw——viewpoint width,视窗宽度,1vw等于视窗宽度的1%; (4)vh——viewpoint height,视窗高度,1vh等于视窗高度的1%; (5)vmin 注意: (1)显然vw、vh、vmin是针对移动设备的,如果视窗大小变化了,这三个值也会跟着相应的变化。 vw、vh、vmin,浏览器支持并不乐观,IE9支持了,Chrome、Safari、Opera和Firefox还都不支持。

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    用Python画中国地图(下)

    为你准备了数不胜数的选择,我们随便选择一款国旗色红黄色调的吧:cmap = plt.cm.YlOrRd然后我们把每个省的数据映射到colormap上:colors = cmap(np.sqrt((pop - vmin ) (vmax - vmin)))最后,我们把各个省的颜色描在地图上:color = rgb2hex(colors]) poly = Polygon(seg, facecolor=color, edgecolor = p else: s = p s = s if s == 黑龍: s = 黑龙 statenames.append(s) pop = df colors = cmap(np.sqrt((pop - vmin ) (vmax - vmin))) ax = plt.gca()for nshape, seg in enumerate(m.states): color = rgb2hex(colors]) poly

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    快速均值模糊算法

    unsigned int h, unsigned int comp, int radius){ unsigned int div; unsigned int wm, hm, wh; unsigned int *vMIN x, y, i, yp; if (radius < 1) return; wm = w - 1; hm = h - 1; wh = w * h; div = radius + radius + 1; vMIN

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    css中的单位

    做适配是少不了的, 即页面在各种尺寸的机型中显示效果一样, 这就用到了css中的各种长度单位, 做一下总结在css中, 长度单位分为以下几种绝对单位: px、in、cm、mm、pt、pc百分比单位: vw、vh、vmin rem、ex、ch各单位的介绍px不用过多介绍, 精确像素in寸cm厘米mm毫米pt大约172寸pc大约16寸vw以窗口宽度为参照, 1vw为窗口宽度的1%vh窗口高度为参照, 1vh为窗口高度的1%vmin

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    matplotlib 3D 绘图(二)

    pltimport numpy as np# Fixing random state for reproducibilitynp.random.seed(19680801) def randrange(n, vmin function to make an array of random numbers having shape (n, ) with each number distributed Uniform(vmin return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vminfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection=3d

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    Python-matplotlib 多子图共用colorbar

    可以看出,每个子图对应的值颜色都是不同,这样不利于对比,采用matplotlib.color.Normalize()操作后就可有效解决此问题:#将颜色映射到 vmin~vmax 之间norm = matplotlib.colors.Normalize (vmin=0, vmax=60)效果如下: ? (H3==0,H3) #可视化绘制fig, (ax1, ax2,ax3) = plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,3),dpi=200) #将颜色映射到 vmin ~vmax 之间norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=0, vmax=60) #模型一结果绘图im1 = ax1.pcolormesh(xedges, yedges

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    【python图像处理】python绘制

    mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np def randrange(n, vmin function to make an array of random numbers having shape (n, ) with each number distributed Uniform(vmin return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection=

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