color example code: colormaps_reference.py - Matplotlib 2.0.0 documentation 由其文档可知,在 colormap 类别上,有如下分类: perceptual uniform sequential colormaps:感知均匀的序列化 colormap sequential colormaps:序列化(连续化)色图 colormap: gray:0-255 级灰度,0:黑色,1:白色,黑底白字: gray_r:翻转 gray

转自:https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/87903024 1.plt.rcParams plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”.通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小.每英寸的点数.线条宽度.颜色.样式.坐标轴.坐标和网络属性.文本.字体等.rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问. 代码: import numpy as np imp

今天又看到了这样的代码: plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('PuBuGn_r')) #plt.imshow(X_train[0], cmap=plt.get_cmap('PuBuGn')) 然后发现 get_cmap 经常看到,但是不懂,查了一下,原来后面的就是个名称,然后加 _r 表示反过来. 而名字的列表可以查这里: https://matplotlib.org/users/colormaps.html 这个页面也可以: https://ma

cmap 的选择: binary seismic Reds 多类别数据的 scatter(逐点散列),在 matplotlib 中的实现关键在于,color关键字的定义: def plot_scatter(values, cls): # Create a color-map with a different color for each class. import matplotlib.cm as cm cmap = cm.rainbow(np.linspace(0.0, 1.0, num_cl

 matplotlib 色卡对应参数值 cnames = { 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'beige': '#F5F5DC', 'bisque': '#FFE4C4', 'black': '#000000', 'blanchedalmond': '#FFEBCD', 'blue': '#0000

#!/usr/bin/env python #coding=GBK from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.gca(pro

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

看看matplotlib是什么? matplotlib是python上的一个2D绘图库,它可以在夸平台上边出很多高质量的图像.综旨就是让简单的事变得更简单,让复杂的事变得可能.我们可以用matplotlib生成 绘图.直方图.功率谱.柱状图.误差图.散点图等 . matplotlib的发明人为John Hunter(1968-2012),很不幸,他已经在癌症治疗过程中引起的综合症中去世.一代伟人有很多贡献,我们要缅怀他.如果我们从他的贡献中受益很大的话,请考虑为John Hunter Techn

Color image loaded by OpenCV is in BGR mode.But Matplotlib displays in RGB mode.So color images will not be displayed correctly in Matplotlib if image is read with OpenCV.Please see the exercises for more details.(引自文档) import numpy as np import cv2

使用Matplotlib模块 Matplotib 是python 的一个绘图库,里头有各种各样的绘图方法. 之后会陆续了解.先学习怎样用Matplotib 显示图像. 可以放大图像,保存图像. 安装Matplotlib: 直接cmd用pip install Matplotlib,之后会下载安装该模块,速度根据网络不同. 然后到python环境下import Matplotlib,不报错,安装成功. (凡是要装新模块,都先这样来一下,不行再找原因) 来个小例子: # -*- coding: utf

#coding:utf-8 from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt#载入matplotlib快速绘图的函数库 import numpy as np data = np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1)#生成随机数据,5行5列,最大值1,最小值-1 fig = plt.figure(); #第一个子图,按照默认配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(da

Matplotib 是python 的一个绘图库,里头有各种各样的绘图方法,可以用Matplotib 显示图像,放大图像,保存图像等等,对于OpenCV处理图像具有非常大的帮助.但是,安装Matplotib 会遇到一系列问题,因为matplotlib 需要依赖许多其他科学计算的第三方库,就需要一个一个的安装了.(OpenCV的基本配置请参见上一贴 http://www.cnblogs.com/sopic/p/4753413.html ) 下面就是基于win7 32/64位系统完整解决方案: Py

一文搞懂matplotlib数据可视化 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,

初探Matplotlib 例子来自此书: <Python编程从入门到实战>[美]Eric Matthes 使用pyplot绘图,一般的导入方法import matplotlib.pyplot as plt 以下代码均在Jupyter Notebook中运行 折线图 先看一个简单的例子 import matplotlib.pyplot as plt in_values = [1, 2 ,3, 4, 5] squares = [1, 4, 9 ,16, 25] # 第一个参数是X轴输入,第二个参数

之前在今日头条中更新了几期的Matplotlib教学短视频,在圈内受到了广泛好评,现应大家要求,将视频中的代码贴出来,方便大家学习. 为了使实例图像显得不单调,我们先将绘图代码贴上来,此处代码对Figure背景设置无影响. 默认背景下图像及代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.image as img from matplotlib.fo

本文记录matlibplot常用基本操作,都是基本功能,不涉及复杂联合操作,其中各用法详细用法可参考官网: 1. 基本画图操作 ##mofan_matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(1,50) y = 2*x + 1 #draw the lines #plt.plot(x,y) #show to draw the figure :must call at the l

matplotlib基础 “““ 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 用matplotlib用图形画出变化的折线图 """ from matplotlib import pyplot as plt """设置中文""" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'

等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形,在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中. 因为等高线的图有三个信息:x, y以及x,y所对应的高度值. 这个高度值的计算我们用一个函数来表述: # 计算x,y坐标对应的高度值 def f(x, y): return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2) 这个函数看起来挺复杂的,但我们这里只是为了能够获得一个高度值,因此其中函数代表什么意义不用关心,只要知道输入一个x,y,输出一个高度值就可以了. 要画出

直接上代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入显示3D的库 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义一个图片 fig = plt.figure() # 对此图片增加一个维度,使其成为3D图像 ax = Axes3D(fig) # 定义X,Y值 X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) # 把X,Y坐标网格化

1.bar() -- 绘制柱状图 plt.bar(x,y,align="center",color="b",tick_label=["a","b","c","d","e"],alpha=0.6) 参数说明: x:表示x轴上数据的类别 y:每种数据的类别的数量 align:柱体对齐方式 color:柱体颜色 tick_label:刻度标签值 alpha:柱体透明度 代码