不能用plt.pcolormesh吗

时间: 2023-12-18 17:02:08 浏览: 81
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linux动态连接技术

csv 文件和保存筛选结果的 csv 文件。然后，我们使用 `csv` 模块的 `reader` 和 `writer` 方法来读取和写入 csv 文件的内容。 我们还使用了 SQLite3 数据库来存储电影信息，并使用 SQL 语句来实现按照电影类别筛选和统计分布在哪个年份的电影数是的，您也可以使用matplotlib库的pcolormesh函数来绘制大小与强度相关的网格图。下最多的功能。 你可以根据需要修改代码，添加其他功能。
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利用PLT文件与plot绘制高效工程图形技巧

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plt.pcolormesh的使用

然后，使用plt.pcolormesh函数将这个2D数组绘制出来，并使用'coolwarm'颜色映射表进行着色。最后，使用plt.colorbar函数添加一个颜色条，以便查看颜色对应的值。运行这个代码将会得到一个如下所示的图像： !...

plt.pcolormesh参数解释

plt.pcolormesh 是 Matplotlib 中的一个绘制着色网格图的函数。它的常用参数如下： - C: 着色数组，用于指定每个网格单元的颜色。 - x 和 y：指定网格单元左下角的横纵坐标，用于确定网格图的位置。 - ...

plt.pcolormesh去除白色边缘

要去除plt.pcolormesh绘图的白色边缘，你可以使用plt.gca().set_edgecolor('face')来设置绘图区域的边缘颜色与绘图区域的颜色一致。下面是一个示例代码： python import matplotlib.pyplot as plt import ...

plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, cmap = cm_light) 有什么用

这行代码是用来绘制二维平面的分类区域，其中 x1 和 x2 是二维平面上的坐标，grid_hat 是对每个坐标点的预测...plt.pcolormesh() 函数会根据预测结果 grid_hat 绘制出不同颜色的区域，从而帮助我们直观地观察分类效果。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from obspy import read # 读取面波数据并画图。 st = read('MASW_DATA/Sample_Data/*.SAC') dt = st[0].stats.delta data = [] scale = 0.05 dx = 2 plt.figure(figsize=(8, 6)) for i, tr in enumerate(st): d = tr.data data.append(d) t = np.arange(len(d)) * dt plt.plot(t, d*scale+(i+1)*dx, lw=1, color='b') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Offset (m)') plt.tight_layout() plt.savefig('Surface_wave.png') plt.show() # 二维FFT。 d = np.array(data) n = len(d[0]) # m为空间方向的采样点数，m增大可以让FK谱光滑一点，以达到插值效果。 m = len(d[:, 0]) * 5 D = np.zeros((m, n)) D[:len(d[:, 0])] = d # 时间采样率。 fs = 1 / dt # 空间采样率 xs = 1 / dx # 频率 (赫兹)。 f = np.arange(-n//2, n//2) * fs / (n-1) # 波数 (每米)。 k = 2 * np.pi * np.arange(-m//2, m//2) * xs / (m-1) # 二维FFT。 fk = np.fft.fft2(D) # 作图。 pmin = -10 P = abs(np.fft.fftshift(fk)); P /= P.max(); P = 10 * np.log10(P) P2 = abs(fk); P2 /= P2.max(); P2 = 10 * np.log10(P2) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.subplot(221) plt.pcolormesh(f, k, P2, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (2$\pi$m$^{-1}$)') plt.subplot(222) plt.pcolormesh(f, k, P, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.plot([f[n//2], f[-1], f[-1], f[n//2], f[n//2]], [k[0], k[0], k[m//2], k[m//2], k[0]], lw=2, ls='--', color='r') plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(223) plt.pcolormesh(f[n//2:], k[:m//2], P[:m//2, n//2:], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(224) plt.pcolormesh(f[n//2:], abs(k[:m//2][::-1]), P[:m//2, n//2:][::-1], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) cbar = plt.colorbar() cbar.set_label(r'FK spectra (dB)') plt.xlim(0, 100) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.tight_layout() plt.show()

1. 读取面波数据：使用obspy中的read函数读取指定路径下的所有.SAC文件，并将各个通道的数据保存到data列表中。 2. 画出原始数据的波形图：将每个通道的数据与对应的时间轴绘制在同一张图上，用不同的颜色区分不同...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(1,4) y=np.arange(4,8) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) z=np.sin(xv**2+yv**2) print(z) plt.pcolormesh(xv,yv,z,cmap=plt.cm.Spectral)

这段代码使用numpy和matplotlib库生成一个二维平面上的热力图。具体来说，它实现了以下...5. 使用plt.pcolormesh函数将xv、yv和z作为参数，生成一个热力图。 该代码的输出结果是三个矩阵xv、yv和z，以及生成的热力图。

y_show_hat = model.predict(x_show) print(y_show_hat.shape) print(y_show_hat) y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape) print(y_show_hat) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) plt.scatter(x_test[0], x_test[1], c=y_test.ravel(), edgecolors='k', s=100, zorder=10, cmap=cm_dark, marker='*') plt.scatter(x[0], x[1], c=y.ravel(), edgecolors='k', s=20, cmap=cm_dark)

使用 plt.pcolormesh 方法绘制分类结果的颜色填充图，其中 x1 和 x2 是输入数据的网格坐标，y_show_hat 是预测结果，颜色映射使用之前定义的 cm_light。 接着，使用 plt.scatter 方法绘制测试数据点的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable disp_x = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_x.csv', delimiter=',') disp_y = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_y.csv', delimiter=',') fig, ax = plt.subplots(figsize=(disp_x.shape[1]/200, disp_x.shape[0]/200)) c = plt.pcolormesh(disp_x + disp_y, vmin=-0.5, vmax=0.5) divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(c, cax=cax) plt.show()

它首先从csv文件中读取x和y方向上的位移数据，然后使用plt.pcolormesh函数绘制图像。图像的颜色表示位移的大小，颜色范围为-0.5到0.5。最后，通过plt.colorbar函数添加一个颜色条来表示位移的大小。最终，调用plt....

plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=1, vmax=20, cmap='inferno') colorbar() title('Displacement (pixels)') axis('scaled') plt.savefig(result_path +'/2-D Velocity Field Displacement.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() 报错 Traceback (most recent call last): File D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\programming\pycharmprojects\p02_pivmix\mix\main.py:287 colorbar() NameError: name 'colorbar' is not defined

这个报错是因为在代码中使用了 colorbar() 函数，但是该函数没有被定义。你需要在代码中导入 matplotlib 库中的 colorbar 函数，例如添加以下代码： python from matplotlib.pyplot import colorbar 然后...

def drawPlot(title,x_train,x_test,y_train,y_test): N,M=500,500 x1_min,x2_min=x_train.min() x1_max,x2_max=x_train.max() t1=np.linspace(x1_min,x1_max,N) t2=np.linspace(x2_min,x2_max,M) x1,x2=np.meshgrid(t1,t2) x_show=np.stack((x1.flat,x2.flat),axis=1) y_hat=model.predict(x_show) y_hat=y_hat.reshape(x1.shape) cm_light=mpl.colors.ListedColormap(['#F2F2C2','#E00E00','#FFFFFF']) cm_dark=mpl.colors.ListedColormap(['#FFFFFF','#000000','#CCCCCC']) plt.figure(figsize=(3,2.5),facecolor='w') plt.contour(x1,x2,y_hat,colors='k',levels=[0,1],antialiased=True,linewidths=1) plt.pcolormesh(x1,x2,y_hat,cmap=cm_light) plt.scatter(x_train[0],x_train[1],c=y_train,s=20,edgecolors='k',cmap=cm_dark,label='训练集') plt.scatter(x_test[0],x_test[1],c=y_test,s=80,marker='*',edgecolors='k',cmap=cm_dark,label='测试集') plt.xlabel('花萼长度',fontsize=9) plt.ylabel('花萼宽度',fontsize=9) plt.xlim(x1_min,x1_max) plt.ylim(x2_min,x2_max) plt.grid(b=True,ls=':',color='#606060') plt.suptitle(title,fontsize=8) plt.tight_layout(1,rect=(0,0,1,0.94)) plt.show()报错TypeError: tight_layout() takes 0 positional arguments but 1 positional argument (and 1 keyword-only argument) were given

这个错误是因为 tight_layout() 这个函数需要传入一个子图布局的矩形参数，但是...你可以将代码中的 plt.tight_layout(1,rect=(0,0,1,0.94)) 修改为 plt.tight_layout(rect=(0,0,1,0.94))，这样就可以解决这个问题了。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,:2] Y=iris.target print(iris.feature_names) cmap_light=ListedColormap(['#FFAAAA','#AAFFAA','#AAAAFF']) cmap_bold=ListedColormap(['#FF0000','#00FF00','#0000FF']) clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=10,weights='uniform') clf.fit(X,Y) #画出决策边界 x_min,x_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1 y_min,y_max=X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1 xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02), np.arange(y_min,y_max,0.02)) Z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx,yy,Z,cmap=cmap_light) #绘制预测结果图 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y,cmap=cmap_bold) plt.xlim(xx,min(),xx.max()) plt.ylim(yy.min(),yy.max()) plt.title('3_Class(k=10,weights=uniform)') plt.show()

这段代码的作用是使用K近邻算法对鸢尾花数据集进行分类，并绘制出分类的决策边界图。具体来说，代码首先加载鸢尾花数据集并提取其中的前两个特征作为模型输入，然后使用KNeighborsClassifier类创建一个K近邻分类器，...

data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis #拆分训练集与测试集 #基于线性核函数的svm绘制分类边界 model = svm.SVC(kernel = 'linear') model.fit(x, y) #绘制分类边界线 l,r = x[:,0].min()-1,x[:,0].max()+1 b,t = x[:,1].min()-1,x[:,1].max()+1 n = 500 grid_x, grid_y = np.meshgrid(np.linspace(l, r, n), np.linspace(b, t, n)) #grid_x与geid_y押平了组成模型的输入，预测输出 mesh_x = np.column_stack((grid_x.ravel(), grid_y.ravel())) pred_mesh_y = model.predict(mesh_x) grid_z = pred_mesh_y.reshape(grid_x.shape) #绘制这些点 plt.figure('SVM', facecolor = 'lightgray') plt.title('SVM', fontsize = 16) plt.xlabel('x', fontsize = 14) plt.ylabel('y', fontsize = 14) plt.pcolormesh(grid_x, grid_y, grid_z, cmap = 'gray') plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], s = 60, c = y, label = 'points', cmap = 'jet') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了支持向量机（SVM）算法对数据进行分类，并绘制了分类边界线。...最后，使用pcolormesh()函数绘制分类边界线，并使用scatter()函数绘制数据点。其中，数据点用颜色表示类别，分类边界线用灰度表示。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import neighbors, datasets n_neighbors = 15 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] y = iris.target h = .02 # step size in the mesh cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF']) cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF']) weights = 'distance' clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors, weights)() clf.fit(X, y) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),np.arange(y_min, y_max, h)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_bold, edgecolor='k', s=20) plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.title("3-Class classification (k = %i, weights = '%s')"% (n_neighbors,weights)) plt.show()

这段代码是一个示例，演示了如何使用 k-最近邻算法进行三类别的分类，并使用 matplotlib 绘制分类结果的决策边界和数据点。 首先，导入必要的库，包括 numpy、matplotlib 和 sklearn。然后，设置了一些参数，如 k ...

Traceback (most recent call last): File D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\programming\pycharmprojects\p02_pivmix\mix\main.py:287 plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=0, vmax=math.ceil(max(M)), cmap='inferno') ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

plt.pcolormesh(pX, pY, M ,vmin=0, vmax=max_M, cmap='inferno') plt.colorbar() plt.title('Displacement (pixels)') plt.axis('scaled') plt.savefig(result_path +'/2-D Velocity Field Displacement.png', dpi=...

ax.pcolormesh()

例如，以下代码使用ax.pcolormesh()绘制了一个简单的伪彩色图： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.5) y = np.arange(0, 10, 0.5) X, Y = np.meshgrid(x, y...

ax.pcolormesh如何插值

在ax.pcolormesh()函数中，可以使用shading参数来指定插值方式。shading参数可以接受两个值：'flat'和'gouraud'。 - 'flat'：使用平坦插值。这种插值方式会将每个矩形格子填充为单一颜色，没有过渡效果。这...

分析以下代码#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width' iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' if __name__ == "__main__": path = 'D:\\iris.data' # 数据文件路径 data = pd.read_csv(path, header=None) x, y = data[range(4)], data[4] y = pd.Categorical(y).codes x = x[[0, 1]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6) # 分类器 clf = svm.SVC(C=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr') # clf = svm.SVC(C=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr') clf.fit(x_train, y_train.ravel()) # 准确率 print (clf.score(x_train, y_train)) # 精度 print ('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))) print (clf.score(x_test, y_test)) print ('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))) # decision_function print ('decision_function:\n', clf.decision_function(x_train)) print ('\npredict:\n', clf.predict(x_train)) # 画图 x1_min, x2_min = x.min() x1_max, x2_max = x.max() x1, x2 = np.mgrid[x1_min:x1_max:500j, x2_min:x2_max:500j] # 生成网格采样点 grid_test = np.stack((x1.flat, x2.flat), axis=1) # 测试点 # print 'grid_test = \n', grid_test # Z = clf.decision_function(grid_test) # 样本到决策面的距离 # print Z grid_hat = clf.predict(grid_test) # 预测分类值 grid_hat = grid_hat.reshape(x1.shape) # 使之与输入的形状相同 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False cm_light = mpl.colors.ListedColormap(['#A0FFA0', '#FFA0A0', '#A0A0FF']) cm_dark = mpl.colors.ListedColormap(['g', 'r', 'b']) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, grid_hat, shading='auto', cmap=cm_light) plt.scatter(x[0], x[1], c=y, edgecolors='k', s=50, cmap=cm_dark) # 样本 plt.scatter(x_test[0], x_test[1], s=120, facecolors='none', zorder=10) # 圈中测试集样本 plt.xlabel(iris_feature[0], fontsize=13) plt.ylabel(iris_feature[1], fontsize=13) plt.xlim(x1_min, x1_max) plt.ylim(x2_min, x2_max) plt.title(u'鸢尾花SVM二特征分类', fontsize=16) plt.grid(b=True, ls=':') plt.tight_layout(pad=1.5) plt.show()

这段代码是使用 SVM（支持向量机）算法对鸢尾花数据集进行分类，并且使用 matplotlib 库对分类结果进行可视化。代码的主要流程如下： 1. 导入必要的库，包括 numpy、pandas、matplotlib、sklearn 中的 svm、train_...

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![STM32 HAL库深度解析：新手到高手的进阶之路](https://img-blog.csdnimg.cn/20210526014326901.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xjemRr,size_16,color_FFFFFF,t_70) 参考资源链接：[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9dcce7214c316e8df
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如何使用pyCUDA库在GPU上进行快速傅里叶变换（FFT）以加速线性代数运算？请提供具体的代码实现。

当你希望利用GPU的并行计算能力来加速线性代数运算，特别是快速傅里叶变换（FFT）时，pyCUDA是一个非常强大的工具。它允许开发者通过Python语言来编写CUDA代码，执行复杂的GPU计算任务。通过学习《Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战》这一资料，你可以掌握如何使用pyCUDA进行GPU编程和加速计算。 参考资源链接：[Python与pyCUDA：GPU并行计算入门与实战](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac00cce7214c316ea46b?spm=1055.2569.3001.10343) 具体到FFT的实现，你需要首先确保已经