cmap = plt.get_cmap('viridis')

时间: 2023-12-31 07:07:07 浏览: 172
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python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

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这是一个用于获取 matplotlib 中 colormap（颜色映射）的函数，参数 'viridis' 表示获取名为 viridis 的 colormap。colormap 是用来将数值映射到颜色的一种方式，常用于可视化数据。例如，可以将一组数据使用 colormap 转换为一组颜色，并将颜色绘制在图像上，以显示出数据的分布和趋势。常见的 colormap 还包括 jet、cool、hot 等。
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plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels, cmap='viridis') plt.title('DBSCAN聚类结果') plt.show() 对于聚类效果的评估，由于DBSCAN无需指定聚类数量，我们通常使用Silhouette分析或肘部...
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python scatter函数用法实例详解

plt.scatter(x, y, s=50, c=y, cmap='viridis', alpha=0.7, edgecolors='k') 在这个例子中，s=50 设置散点大小，c=y 使用 y 数组值映射颜色，cmap='viridis' 选择了颜色映射，alpha=0.7 设置透明度，...

plt.get_cmap

plt.get_cmap 是 ...cmap = plt.get_cmap('viridis') 上述代码将获取名为 'viridis' 的颜色映射对象，并将其赋值给变量 cmap。之后，你可以将这个颜色映射对象应用于绘图中的数据，以实现相应的颜色编码。

运行这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=42) # 训练KNN模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) # 可视化训练集和测试集 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show() # 可视化KNN分类结果 plt.figure(figsize=(10, 6)) h = .02 # 网格步长 x_min, x_max = X[:, ].min() - .5, X[:, ].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap='viridis', alpha=.5) plt.scatter(X_train[:, ], X_train[:, 1], c=y_train, cmap='viridis', label='Train') plt.scatter(X_test[:, ], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 sklearn 库中的 KNN 算法对鸢尾花数据集进行分类，并将训练集和测试集的结果进行可视化展示。 首先，加载鸢尾花数据集，并只使用前两个特征进行分类。然后，将数据集划分为训练集和测试集，其中测试...

plt.get_cmap可选参数

plt.get_cmap 是用于获取颜色映射的函数，它的可选参数包括： - name：字符串类型，指定颜色映射的名称。默认值为 "viridis"。 - lut：整数类型，指定颜色映射中可用的颜色数量。默认值为 None，表示使用...

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')

这是一行使用matplotlib库的代码，用于在二维平面上绘制散点图。其中，X是一个二维数据集，每行代表一个数据点，第一列代表x轴坐标，第二列代表y轴坐标。kmeans.labels_是一个聚类...cmap参数是指定使用的颜色映射。

dirname = 'C:/Users/hp/segmenteverygrain-main/segmenteverygrain/Segmentation/images/' # write grayscale mask to PNG file cv2.imwrite(dirname + fname.split('/')[-1][:-4] + '_mask.png', mask_all) # Define a colormap using matplotlib num_classes = len(all_grains) cmap = plt.get_cmap('viridis', num_classes) # Map each class label to a unique color using the colormap vis_mask = cmap(labels.astype(np.uint16))[:,:,:3] * 255 vis_mask = vis_mask.astype(np.uint8) # Save the mask as a PNG file cv2.imwrite(dirname + fname.split('/')[-1][:-4] + '_labels.png', vis_mask) # Save the image as a PNG file cv2.imwrite(dirname + fname.split('/')[-1][:-4] + '_image.png', cv2.cvtColor(big_im, cv2.COLOR_BGR2RGB))

cmap = plt.get_cmap('viridis', num_classes) # 使用颜色映射将每个类别映射到唯一的颜色 vis_mask = cmap(labels.astype(np.uint16))[:,:,:3] * 255 vis_mask = vis_mask.astype(np.uint8) # 将标签掩码保存为 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

ax.plot_surface(x, y, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y, eq2, cmap='plasma') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show()...

features = df[['pingjia', '评分']] # 使用KMeans算法进行聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=2) kmeans.fit(features) # 聚类结果 df['cluster'] = kmeans.labels_ # 绘制聚类结果散点图 plt.scatter(df['pingjia'], df['评分'], c=df['cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('pingjia') plt.ylabel('评分') plt.title('K-means聚类结果') plt.show()

你使用了 'viridis' 颜色映射来表示不同的聚类。 你还使用 plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 分别设置了 x 轴和 y 轴的标签，使用 plt.title() 设置了图表的标题。最后，使用 plt.show() 方法显示图表。 请...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y**2 - y**2 - x**2) z2 = np.sqrt(4 - x**2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

ax1.plot_surface(X, Y, Z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(X, Y, Z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ...

解释这段代码fig, axs = plt.subplots(nrows=len(x_test), figsize=(6, 2.5*len(x_test))) for i in range(len(x_test)): axs[i].matshow(attention_weights[i].T, cmap='viridis') axs[i].set_xlabel('Input sequence') axs[i].set_ylabel('Attention weight') axs[i].set_xticks(range(x_test.shape[1])) axs[i].set_yticks(range(INPUT_DIM)) axs[i].xaxis.set_ticks_position('bottom') plt.tight_layout() plt.show()

其中，attention_weights[i] 表示第 i 个测试样本的注意力权重矩阵，.T 是转置操作，cmap='viridis' 表示使用 viridis 颜色映射。 然后，设置绘图的标签和刻度，axs[i].set_xlabel('Input sequence') 表示...

运行train_set.plot(kind='scatter',x='longitude', y='latitude', alpha=0.4, s=train_set['population']/100,label='population', c='median_house_value',cmap=plt.get_cmap("jet"),colorbar=True)时报错unhashable type: 'LinearSegmentedColormap'

你可以尝试使用 plt.get_cmap('jet') 来获取 'jet' colormap 对象。如果你使用的是其他 colormap 对象，可以尝试将其转换为哈希对象，如 cmap = ListedColormap(my_colormap)，其中 my_colormap 是一个可哈希...

mport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2, cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

ax.plot_surface(X, Y, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(X, Y, eq2, cmap='plasma') # 设置坐标轴和标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) x, y,z = np.meshgrid(x, y,z) z = np.squeeze(z) # 第一个曲面方程 eq1 = x**2 + z**2 + y**2 - 4*y # 第二个曲面方程 eq2 = x**2 + y**2 + z**2 - 4 # 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制第一个曲面 ax.contour3D(x, y, z, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.contour3D(x, y, z, eq2, cmap='plasma') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() TypeError: Input z must be 2D, not 3D

ax.contour3D(x, y, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.contour3D(x, y, eq2, cmap='plasma') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ...

ax = plt.subplot(projection='polar') ax.set_theta_zero_location("N") ax.set_theta_direction('clockwise') pos = ax.contourf(theta, r, dt.to_numpy(), cmap='gray') plt.colorbar(pos, ax=ax) plt.show() 换个颜色让他显示清楚

可以通过修改 cmap 参数来更改热图的颜色映射。例如，将 cmap 参数改为 'coolwarm' 可以使用蓝色和红色的颜色映射来显示数据： ax = plt.subplot(projection='polar') ax.set_theta_zero_location("N") ...

def psd_topo(data,fname,name): plt.clf() freqs, psd = eeg_psd(data, 1000) mean_psd = np.mean(psd, axis=1) fig, ax = plt.subplots() im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False,cmap="Reds") fig.colorbar(im, ax=ax) plt.title(name) plt.savefig(fname) 怎么改变这段代码的colorbar

要更改代码中的colorbar，你可以使用cmap参数来指定不同的颜色映射。MNE-Python支持许多不同的颜色映射，你可以根据自己的需要选择一个适合的颜色映射。以下是一些常用的颜色映射示例： - "Reds"：红色调色板 - ...

f, ax = plt.subplots(figsize=(,)) ax = sns.heatmap(, cmap=)

cmap=参数则是设置颜色映射，常用的有"coolwarm", "viridis", "YlGnBu"等，用于表示数据值的不同范围。 一个基本的例子可能是这样的： python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # ...

ax = plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length)) #plt.subplots_adjust(left=0.1,right=1) extent=[0,30,-8,8] im1=plt.imshow(eyave,extent=extent,cmap='RdBu_r',vmin=-8e12,vmax=8e12) im2=plt.imshow(ele,extent=extent,cmap=my_cmapEy,vmin=0,vmax=15) cb2=ax.colorbar(im2,ticks=[0,5,10,15],shrink=1) cb1=ax.colorbar(im1,ticks=[-8e12,-4e12,0,4e12,8e12],shrink=1)#,aspect=24) cb1.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb1.ax.tick_params(pad=0) cb2.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb2.ax.tick_params(pad=0)我想控制颜色条的位置

im2=axs[0].imshow(ele, extent=extent, cmap='viridis', vmin=0, vmax=15) cb1 = fig.colorbar(im1, ax=axs[0], ticks=[-8e12,-4e12,0,4e12,8e12]) cb1.set_ticklabels(['8', '4', '0','4','8']) cb1.ax.tick_...

scatter = plt.scatter(label.iloc[:, 0],ytr[:,0], c=label.iloc[:, 0], cmap='viridis', alpha=0.6) # 设置颜色条 plt.colorbar(scatter)调整该代码颜色调的字号大小

在给定的代码片段中，scatter函数用于创建散点图，其中点的颜色由label.iloc[:, 0]这一列的数据驱动，并使用了'viridis' colormap。alpha=0.6设置了透明度。然后通过plt.colorbar(scatter)添加了一个颜色...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩