cmap=plt.cm.jet,edgecolors='none'是什么意思

时间: 2023-03-31 20:03:11 浏览: 151
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python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

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这是在使用 matplotlib 库中的 scatter 函数时设置的参数，其中 cmap=plt.cm.jet 表示使用 jet 颜色映射，edgecolors='none' 表示散点边缘不显示颜色。
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ax.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=point_numbers,cmap=plt.cm.jet,edgecolors='none',s=15)请你看看这句话是否合法

这句话是合法的，它是使用 matplotlib 库中的 scatter 函数来绘制散点图，其中 rw.x_values 和 rw.y_values 是 x 和 y 坐标的列表，c 是颜色列表，s 是点的大小。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=1000, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show()梯度可视化代码

plt.imshow(grads, cmap='jet') # 构建可视化对象 grads = visualize_saliency(model, output_layer_idx, filter_indices=None, seed_input=trainX[0], backprop_modifier='guided', grad_modifier='negate') #...

请对以下代码进行更改，使其可以输出流场图"""Backend supported: tensorflow.compat.v1, tensorflow, pytorch, paddle""" import deepxde as dde def pde(x, y): dy_r = dde.grad.jacobian(y, x, i=0, j=0) return dy_r + x[:, 0:1] def solution(X): r, x = X[:, 0:1], X[:, 1:] return 4 - r ** 2 def boundary(x, on_boundary): return on_boundary geom = dde.geometry.Rectangle(xmin=[-2, 0], xmax=[2, 20]) bc = dde.DirichletBC(geom, solution, boundary) data = dde.data.PDE(geom, pde, bc, 1600, 200, solution=solution, num_test=1000) net = dde.maps.FNN([2] + [20] * 3 + [1], "tanh", "Glorot normal") model = dde.Model(data, net) model.compile("adam", lr=0.01, metrics=["l2 relative error"]) losshistory, train_state = model.train(epochs=1500) dde.saveplot(losshistory, train_state, issave=True, isplot=True)

plt.contourf(X, Y, Z, levels=20, cmap=plt.cm.jet) plt.colorbar() plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("Flow field") plt.show() 我们首先定义了一个exact_solution函数，用于计算解析解。然后创建...

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[[None, None, None, 'red', 'red', 'red', None], ['red', None, None, None, None, None, 'red'], [None, None, None, None, None, None, None], [None, None, 'red', 'red', 'red', 'red', None], [None, None, None, None, None, None, 'red'], [None, None, None, None, None, None, None]]这个是颜色数组，如何设置matshow的颜色

[None, None, None, None, None, None, None], [None, None, 'red', 'red', 'red', 'red', None], [None, None, None, None, None, None, 'red'], [None, None, None, None, None, None, None]] # 绘制矩阵 ...

matplotlib的cmap

引用中的代码示例中，使用了cmap=plt.cm.get_cmap('Set1', class_num)来设置颜色映射。其中，'Set1'是使用的颜色映射名称，class_num是指定颜色映射的数量。 在Matplotlib中，有许多预定义的颜色映射可供选择，...

该代码有给出报错TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (axis=tuple, dtype=NoneType, out=NoneType, ), but expected one of: * (*, torch.dtype dtype) * (tuple of ints dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype) * (tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype)该如何修改

报错 "TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (axis=tuple, dtype...plt.imshow(heatmap.sum(axis=0), alpha=0.5, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show() 希望能对您有所帮助！

plt的scatter

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请用python，pyside6写一个UI界面代码，具有如下功能：1.一个窗口显示mlx90640动态色温图；2.一个窗口显示最大温度随时间的变化曲线图；3.一个窗口显示usb摄像头的动态画面；4.一个窗口显示图像中物体大小与时间的变化曲线图；5.1个窗口显示程序运行过程中的的print信息

self.color_map = plt.get_cmap('jet') self.timer = QTimer(self) self.timer.setInterval(50) self.timer.timeout.connect(self.update) self.timer.start() # 绘制颜色 def paintEvent(self, event): qp...

利用sst.mnmean.nc 计算2020年冬季（12、1、2月）平均，并绘图

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