cmap=plt.cm.blues在导入matplotlib库后仍然无效，并且替换其他颜色映射后也无效

时间: 2023-03-31 18:03:10 浏览: 434
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matplotlib 中的 cmap 参数介绍.docx

可能是因为您没有正确地调用cmap参数。请确保您在绘图函数中正确地指定了cmap参数，例如：plt.imshow(image, cmap=plt.cm.Blues)。如果问题仍然存在，请检查您的matplotlib版本是否最新，并尝试重新安装matplotlib库。
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python matplotlib imshow热图坐标替换/映射实例

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cmap=plt.cm.blues无效

请问您是否已经导入了 matplotlib 库？如果没有导入，您需要在代码中添加 import matplotlib.pyplot as plt 这一...如果已经导入了 matplotlib 库，您可以尝试使用其他颜色映射，比如 cmap=plt.cm.jet，看看是否有效。

解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]): plt.figure(figsize=(8,8),dpi=600) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title,fontsize=15) plt.colorbar(fraction=0.045,pad=0.05) tick_marks = np.arange(len(labels)) ind_array = np.arange(len(classes)) x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

这段代码是用于绘制混淆矩阵的，用于评估分类模型的性能...其中，输入参数cm表示混淆矩阵，title表示图表标题，cmap表示颜色映射，labels表示类别标签。这段代码使用了matplotlib库和numpy库来完成图表绘制和数据处理。

import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x_1,y_1,c=y_1,cmap=plt.cm.Blues,s=10) plt.show()

在这段代码中，您使用了 ax.plot() 函数来绘制折线图，但是这个...ax.plot(x_1, y_1, color=y_1, cmap=plt.cm.Blues, linewidth=2) plt.show() 这样可以正确地设置折线的颜色映射，并且将线条宽度设置为 2。

Python 执行不了cmap= plt.cm.Blues，显示cmap为未知生物，希望学长学姐指点一下

这可能是因为您没有正确安装 Matplotlib 库，或者没有正确导入相关的模块。请确保在您的代码中加入以下代码来导入 Matplotlib： python import matplotlib.pyplot as plt 如果已经导入，请检查 Matplotlib ...

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False):

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by ...

import matplotlib.pyplot as plt x_values = range(1,1001) y_values = [x**2 for x in x_values] plt.style.use('seaborn') fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(x_values,y_values,c = y_values, cmap= plt.cm.Blues,s = 10) #设置每个坐标轴的取值范围 ax.axis([0,1100,0,110000]) plt.show() 程序中属性cmap为未知，该如何解决

这是一段 Python 代码，使用了 Matplotlib 库来绘制图形。具体来说，这段代码用来绘制散点图，其中 x 轴数据为从 1 到 1000 的整数序列，y 轴数据为对应的 x 值的平方。散点的颜色根据 y 值的大小进行渐变，颜色映射...

from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('figure',figsize=(5,5)) cm = confusion_matrix(y,yp) plt.matshow(cm,cmap = plt.cm.Blues) # 背景颜色 plt.colorbar() # 颜色标签 # 内部添加图例标签 for x in range(len(cm)): for y in range(len(cm)): plt.annotate(cm[x,y], xy = (x,y), horizontalalignment = 'center', verticalalignment = 'center') plt.ylabel('True Label') plt.xlabel('Predicted Label') plt.title('Cart_train') plt.show() 这段代码哪里有问题

plt.matshow(cm,cmap = plt.cm.Blues) # 背景颜色 plt.colorbar() # 颜色标签 # 内部添加图例标签 for x in range(len(cm)): for y in range(len(cm)): plt.annotate(cm[x,y], xy = (x,y), ...

import itertools def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix(DNN)', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting normalize=True. """ plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, 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')

- cmap：颜色映射表，用于表示混淆矩阵的颜色，默认为 plt.cm.Blues。 函数的主体部分使用 Matplotlib 库绘制混淆矩阵图像。具体来说，首先使用 imshow() 函数在图像上绘制混淆矩阵，然后添加标题和颜色条。...

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # 只要程序处于活动状态，就不断地模拟随机漫步 while True: # 创建一个RandomWalk实例，并将其包含的点都绘制出来 rw = RandomWalk(50000) rw = RandomWalk() rw.fill_walk() # 设置绘图窗口的尺寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) point_numbers = list(range(rw.num_points)) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=15) plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, s=15) # 突出起点和终点 plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) # 隐藏坐标轴 plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) plt.show() keep_running = input("Make another walk? (y/n): ") if keep_running == 'n' : break

plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers, cmap=plt.cm.Reds, edgecolor='none', s=1) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100) plt.scatter(0, 0, ...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和...

D:\pythonProject1\main.py:144: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) D:\pythonProject1\main.py:154: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show() Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 185, in <module> y_true = y_test[np.arange(y_test.shape[0]), y.astype(str)] IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type是什么意思，该如何修改

1. MatplotlibDeprecationWarning：这是Matplotlib库中的一个警告，意味着你正在使用过时的方法来创建图形。它不是错误，但是建议你更新代码以使用新的方法来创建图形。 2. IndexError：这是一个错误，可能是由于...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import scikitplot as skplt #加载数据集 iris = load_iris() data = iris['data'] label = iris['target'] #数据集的划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.3) print(x_train) #模型构建 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(x_train,y_train) #模型评估 #(1)精确率，召回率，F1分数，准确率(宏平均和微平均) predict = model. predict(x_test) result = classification_report(y_test,predict) print(result) # (2) 混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predict) print('混淆矩阵:', confusion_matrix) sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, annot_kws={"size", 16}, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.ylabel('True label' ) plt.xlabel('Predicted label') plt.savefig('Confusion matrix. pdf') plt.show() #(3)ROC曲线 Y_pred_prob = model. predict_proba(x_test) plt.figure(figsize= (7,7)) ax= plt. subplot() skplt.metrics.plot_roc_curve(y_test,Y_pred_prob,ax= ax) ax.set_xlabel('False Positive Rate', fontsize = 20) ax.set_ylabel('True Positive Rate ',fontsize = 20) ax.set_title('ROC Areas ',fontsize = 20) plt.xlim((0, 1)) plt.ylim((0, 1)) plt.xticks(fontsize = 18) plt.yticks(fontsize = 18) plt.legend(fontsize =18) plt.savefig(' ROC.pdf') plt.show( ) #（4）P_R曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve precision, recall, _ =precision_recall_curve(y_test) plt.fill_between(recall, precision,color='b') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.plot(recall, precision) plt.title("Precision-Recall") plt.show()

这是一段 Python 代码，主要包括从Scikit-learn库中导入了一些数据集、分类器、评估指标和可视化工具的模块。其中load_iris用于加载鸢尾花数据集，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集，classification_...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

你可以尝试将vmax的值设置为数据中的最大值，这样就能保证vmax是最大值了...sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=vmax,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show() 这样就能够保证vmax是最大值了。

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进，预测新的结果输出在新表中

plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import xlrd # 加载数据集并进行预处理 def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf # 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图 def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel(result_file, index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy # 加载数据集并划分训练集和验证集 data = pd.read_excel('data.xlsx') data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM分类器 clf = train_svm(X_train, y_train) # 预测新的excel文件 accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx') # 输出精度 print('Accuracy:', accuracy)修改代码，多个特征变量，一个目标变量进行预测

可以直接使用原来的代码，只需要将数据集中的特征变量的列名修改即可。假设现在有两个特征变量，列名分别为'feature1'和'feature2'，目标变量列名为'label'，则修改load_data函数中的代码为： ...

请帮我检查这段代码的错误：from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix , ConfusionMatrixDisplay def score_confuse(model_name,true_labels,pre_labels): #输出得分报告 print("\n"+model_name+"的得分报告：") print(classification_report(y_true=true_labels,y_pred=pre_labels) #输出混淆矩阵 disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix(true_labels,pre_labels), display_labels=['0','1']) disp.plot(include_values = True,cmap = plt.cm.Blues,ax=None,xticks_rotation='horizontal',values_format='d') plt.show()

disp.plot(include_values=True, cmap=plt.cm.Blues, ax=None, xticks_rotation='horizontal', values_format='d') plt.show() 另外，记得导入 matplotlib.pyplot 模块，以便您可以成功地显示混淆矩阵。

plt.figure(figsize=(17,10)) sns.heatmap(data1.corr(),annot=True, fmt='.2g',linewidths=5, cmap='Blues') plt.show()

这段代码使用了Python中的matplotlib和seaborn库，用于绘制一个热力图，显示数据集data1中各个变量之间的相关性。 具体来说，plt.figure(figsize=(17,10))用于设置图像的大小，sns.heatmap(data1.corr())用于绘制...

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