camp = ["autumn", "YlGnBu_r", "YlOrRd","autumn", "YlGnBu_r", "YlOrRd"] 改为好看的六种不同的配色

时间: 2024-05-06 10:14:06 浏览: 12
以下是将camp列表改为六种不同的配色的方法: 1. camp = ["Blues", "BuGn", "BuPu", "GnBu", "OrRd", "PuBu"] 2. camp = ["YlGn", "YlGnBu", "YlOrBr", "YlOrRd", "Greens", "Greys"] 3. camp = ["PuRd", "Purples", "RdPu", "Reds", "YlOrBr", "YlOrRd"] 4. camp = ["Set1", "Set2", "Set3", "Pastel1", "Pastel2", "Dark2"] 5. camp = ["Paired", "Accent", "Spectral", "RdYlBu", "RdYlGn", "PiYG"] 6. camp = ["PRGn", "BrBG", "PuOr", "RdGy", "RdBu", "RdYlBu"]
相关问题

解释这段代码Y = exposure.adjust_log(X, 2) plt.figure(5) plt.imshow(Y, camp='gray') plt.show() plt.axis("off")

这段代码的作用是对输入的图像进行对数调节,以提高图像的对比度和可视性。其中,输入的图像为X,Y为经过对数调节后的图像。exposure.adjust_log()是Python的skimage库中的一个函数,用于对图像进行对数调节,而plt.imshow()函数则是用于显示图像,camp='gray'参数表示使用灰度图像显示。plt.show()函数用于显示图像窗口并保持窗口打开状态,plt.axis("off")函数则用于隐藏图像的坐标轴。

plt.imshow(data,camp='OrRd'

plt.imshow(data,camp='OrRd')是一个错误的写法。正确的写法应该是plt.imshow(data,cmap='OrRd')。在这个函数中,参数data是要显示的图像数据,而cmap是用来指定颜色映射的参数。在这个例子中,'OrRd'表示使用OrRd颜色映射。OrRd是一种颜色映射,它将数据值映射到红色和橙色之间的渐变色。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python的matplotlib散点图](https://blog.csdn.net/weixin_39631261/article/details/110026508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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这段代码是什么意思:from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD from pgmpy.models import BayesianNetwork from pgmpy.inference import VariableElimination import numpy as np import pandas as pd from pgmpy.models import BayesianModel from pgmpy.estimators import MaximumLikelihoodEstimator, BayesianEstimator forest_fires_model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) Park_visitors_cpd = TabularCPD( variable='PV', # node name variable_card=2, # number of value of nodes values=[[0.97], [0.03]] ) Thunderstorms_cpd = TabularCPD( variable='TS', variable_card=2, values=[[0.1], [0.9]] ) Camp_fires_cpd = TabularCPD( variable='CF', variable_card=2, values=[[0.23, 0, 0.8, 0.02], [0.77, 1.00, 0.2, 0.98]], evidence=['PV', 'TS'], evidence_card=[2, 2] ) Lightning_cpd = TabularCPD( variable='LT', variable_card=2, values=[[0.43, 0.02], [0.57, 0.98]], evidence=['TS'], evidence_card=[2] ) Forest_fire_cpd = TabularCPD( variable='FF', variable_card=2, values=[[0.24, 0.13, 0.07, 0.06], [0.76, 0.87, 0.93, 0.94]], evidence=['CF','LT'], evidence_card=[2, 2] ) forest_fires_model.add_cpds( Park_visitors_cpd, Thunderstorms_cpd, Camp_fires_cpd, Lightning_cpd, Forest_fire_cpd ) forest_fires_model.get_cpds() forest_fires_model.get_independencies() print(forest_fires_model.check_model()) forest_fires_infer = VariableElimination(forest_fires_model) prob_FF = forest_fires_infer.query( variables=['FF'], evidence={'PV': 1}) print(prob_FF) prob_PV = forest_fires_infer.query( variables=['PV'], evidence={'FF': 1,'TS': 0}) print(prob_PV) a = [20,100,1000,10000] for i in a: try: print("samples number is: ", i) # get data raw_data = np.random.randint(low=0, high=2, size=(i, 5)) data = pd.DataFrame(raw_data, columns=['PV', 'TS', 'CF', 'LT', 'FF']) data.head() # build model model = BayesianNetwork([('PV', 'CF'), ('TS', 'CF'), ('TS', 'LT'), ('CF', 'FF'), ('LT', 'FF')]) # train based on MaximumLikelihood model.fit(data, estimator=BayesianEstimator) for cpd in model.get_cpds(): # print probability print("CPD of {variable}:".format(variable=cpd.variable)) print(cpd) except Exception as e: print(e)

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