plt.get_cmap

时间: 2023-10-20 09:07:24 浏览: 356
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tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

`plt.get_cmap` 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于获取指定名称的颜色映射（colormap）对象。 颜色映射是一种将数值映射到颜色的方法，常用于可视化数据。Matplotlib 提供了许多预定义的颜色映射，例如 'viridis'、'jet'、'hot' 等。 使用 `plt.get_cmap` 函数时，你需要传递一个字符串参数，该参数指定要获取的颜色映射的名称。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt 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。
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Matplotlib图表详解：颜色与元素

这些颜色可以用于线条、填充、标记等元素，如plt.plot(x, y, color='blue')来绘制蓝色的线条，或者plt.fill_between(x, y1, y2, color='antiquewhite')来用古董白色填充y1和y2之间的区域。 此外，matplotlib还...

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...

cmap = plt.get_cmap('viridis')

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 ...

plt.imshow(test_img,cmap=plt.get_cmap('Set2'))

plt.imshow()是matplotlib库中用于显示图像的函数，test_img是要显示的图像数组，cmap=plt.get_cmap('Set2')表示使用matplotlib库中的Set2颜色映射表来显示图像。颜色映射表是将数值映射到颜色的一种...

import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors # 读取音频文件 audio_file = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" signal, sr = librosa.load(audio_file) # 计算梅尔倒频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) # 将梅尔倒频谱转换为对数刻度 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) # 设置颜色映射 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') norm = colors.Normalize(vmin=log_mel_spec.min(), vmax=log_mel_spec.max()) # 可视化梅尔倒频谱 librosa.display.specshow(log_mel_spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap=cmap, norm=norm) plt.title('Mel spectrogram') plt.show()

然后，代码使用matplotlib库中的get_cmap()函数获取一个颜色映射对象，并使用matplotlib.colors库中的Normalize()函数创建一个归一化对象，用于将梅尔倒频谱的值映射到颜色空间中的颜色。 最后，使用librosa....

解释代码 def plot_confusion_matrix(cm, target_names, title='Confusion matrix', cmap=None, normalize=True): accuracy = np.trace(cm) / float(np.sum(cm)) misclass = 1 - accuracy if cmap is None: cmap = plt.get_cmap('Blues') plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() if target_names is not None: tick_marks = np.arange(len(target_names)) plt.xticks(tick_marks, target_names, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, target_names) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label\naccuracy={:0.4f}; misclass={:0.4f}'.format( accuracy, misclass)) plt.savefig('confusion_matrix_ROS.png', dpi=800) plt.show()

- cmap：绘图使用的颜色映射 - normalize：是否归一化混淆矩阵 函数首先计算了准确率和错误率，然后根据参数设置绘制图表。如果没有指定颜色映射，则使用默认的蓝色映射。如果提供了类别名称列表，则在图表上添加...

下面这段代码作用是什么： def visualize_relevancies( rgb: np.ndarray, relevancies: np.ndarray, obj_classes: List[str], dump_path: str, ): fig, axes = plt.subplots(4, int(np.ceil(len(obj_classes) / 4)), figsize=(15, 15)) axes = axes.flatten() vmin = 0.000 cmap = plt.get_cmap("jet") vmax = 0.01 [ax.axis("off") for ax in axes] for ax, label_grad, label in zip(axes, relevancies, obj_classes): ax.imshow(rgb) ax.set_title(label, fontsize=12) grad = np.clip((label_grad - vmin) / (vmax - vmin), a_min=0.0, a_max=1.0) colored_grad = cmap(grad) grad = 1 - grad colored_grad[..., -1] = grad * 0.7 ax.imshow(colored_grad) plt.tight_layout(pad=0) plt.savefig(dump_path) plt.close(fig)

这段代码的作用是可视化相关性，将输入的 RGB 图像和相关性矩阵可视化为彩色图像，并保存到指定的路径。其中，relevancies 是相关性矩阵，obj_classes 是目标类别列表，dump_path 是保存路径。函数会生成一个包含多...

colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (max_label if max_label > 0 else 1))这段代码中的plt需要导入什么模块

这段代码中的plt是matplotlib库中的pyplot模块，需要先导入matplotlib库才能使用。 可以使用以下语句导入matplotlib库： python import matplotlib.pyplot as plt 需要注意的是，matplotlib库需要额外安装...

import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

// 安全模式下不允许制冷 QMessageBox::warning(this, tr("警告"), tr("安全模这是一个使用matplotlib库绘制的三维图形，具体来说是一个以x、y为自变量，式下不允许制冷！")); return; } // 制冷水 ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(num=1) ax = Axes3D(fig) X = np.arange(0.5, 20, 0.5) Y = np.arange(0, 1, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = Y - math.log10(X) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, edgecolor='black', cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow') plt.show() 这段代码有问题吗

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow') plt.show() 运行该代码会生成一个三维图像，其中包含一个表面...

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)

c='median_house_value' 表示用 median_house_value 列的值来给散点上色，cmap=plt.get_cmap("jet") 表示采用 jet 颜色映射方案来进行颜色映射，colorbar=True 表示将颜色映射的值显示在图例中的颜色条上。...

可以解释一下这条代码吗plt.get_cmap("seismic", 10)(int(float(i-min_v)/(max_v-min_v)*10)) for i in v

具体来说，函数plt.get_cmap("seismic", 10)创建了一个名为"seismic"的颜色映射表，其中包含10种颜色。接着，通过对每个v中的值进行归一化（将其缩放到[0,1]区间内），并将其乘以10，得到一个介于0和10之间的浮点数...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) # plt.axis('off') plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1，这段画图代码使用了 ax.spines 属性去掉边框，但是画出来的图怎么还有边框

grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功...

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...

这是我的代码，画布能出来，但我看不到图像：''' 绘制sinx的三维图像 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 生成画布 fig = plt.figure() # 生成子图 ax = Axes3D(fig) # 生成X,Y的数据 X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 计算每个点对的长度 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) # 计算Z轴的高度 Z = np.sin(R) # 绘制3D曲面 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 绘制从3D曲面到底部的投影 ax.contour(X, Y, Z, zdim='z', offset=-2, cmap='rainbow') # 设置z轴的维度 ax.set_zlim(-2, 2) plt.show()

您的代码看起来没有什么问题。...print(matplotlib.get_configdir()) 该代码将打印出Matplotlib的配置路径，您可以查看该路径下是否存在matplotlibrc或者其他配置文件，并尝试修改其中的配置项。

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))

然后，使用 plt.get_cmap() 函数定义了一个颜色映射 cmap，使用 'viridis' 颜色映射和类别数量来创建该映射。 接下来，使用颜色映射将每个类别的标签映射到唯一的颜色，并将结果保存为 PNG 文件，命名方式与前...
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