m.scatter(x,y,latlon=True,s=3,c=values,cmap='cool')解释一下这行代码

时间: 2023-03-30 16:01:14 浏览: 118
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s3c2410(ARM9)启动代码分析

star3星 · 编辑精心推荐
这行代码是用于绘制散点图的，其中x和y是散点的横纵坐标，latlon=True表示使用经纬度坐标系，s=3表示散点的大小为3个像素，c=values表示散点的颜色由values数组决定，cmap='cool'表示使用cool色彩映射表。
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m.scatter(x,y,latlon=True,s=3,c=values,cmap='cool')这行代码中的cmap是什么？

cmap是matplotlib中的一个参数，用于指定颜色映射，它将一组数值映射到颜色空间中的颜色，以便在可视化中使用。在这个例子中，'cool'是一种颜色映射，它将较小的值映射为蓝色，较大的值映射为紫色。

brazil_map.scatter(x,y,latlon=True,s=3,c=clusters,cmap='cool') brazil_map.colorbar() plt.savefig('brazil_map.png')优化这段代码

对于这段代码的优化，我建议可以考虑以下几点： 1. 使用更高效的绘图库：matplotlib 是一个功能强大的绘图库，但在处理大量数据时可能会变得缓慢。因此，可以考虑使用其他绘图库，如 seaborn 或 plotly，以提高绘图...

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1]) plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])详细解释一下每一句的意思

这是一段用于绘制散点图的代码，其中 X 是一个二维数组，y 是一个一维数组。下面逐句解释： - plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1])：这句代码绘制了 y 等于 0 的数据点。具体来说，它选取了 X 数组中所有...

plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph.... The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.

plt.scatter(x[y == 0], [0] * len(x[y == 0])) plt.scatter(x[y == 1], [0] * len(x[y == 1])) 详细解释一下每一句的意思

这两句代码是用来绘制一个散点图的，其中 x 是一个一维数组，y 是一个和 x 一样长度的一维数组。这个散点图有两类点，每一类点在 x 轴上分别对应 y 值为 0 和 1 的那些点。 具体来说，第一句代码 plt.scatter(x[y =...

df = pd.read_excel('BRA.xlsx') x = df['gauge_lon'].tolist() y = df['gauge_lat'].tolist() clusters = df['cluster'].tolist() # 读取Excel数据 brazil_map = Basemap(projection='cyl', llcrnrlon=-85, llcrnrlat=-35, urcrnrlon=-30, urcrnrlat=10, resolution='l') brazil_map.readshapefile("C:/Users/dellpc/Desktop/Paper/gadm36_BRA_shp/gadm36_BRA_1",'shape', drawbounds=True) brazil_map.drawmapboundary(fill_color='white') brazil_map.fillcontinents(color='white',lake_color='white') brazil_map.scatter(x,y,latlon=True,s=3,c=clusters,cmap='cool') brazil_map.colorbar() plt.savefig('brazil_map.png')优化这段代码

这段代码是用Python中的pandas库读取名为'BRA.xlsx'的Excel文件，并将其中的'gauge_lon'、'gauge_lat'和'cluster'三列数据分别转换为列表x、y和clusters。

plt.scatter(X[y==0,2],X[y==0,3])

这行代码是在绘制二维数据集中标签为0的样本点的散点图，其中X是二维数据矩阵，y是对应的标签向量，0表示标签为0。 具体来说，这行代码做了以下几个步骤： 1. y==0：返回一个与y形状相同的布尔型数组，其中标签...

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, ...

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

你可以在创建FigureCanvasTkAgg时，将其参数resize设置为True，这样就可以自动调整大小，避免图片被压缩显示。同时，你需要在scatter_frame上添加鼠标滚动事件的绑定，用来处理滚轮事件。 修改后的代码如下： ...

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。

详细介绍一下这段代码plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim()

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)：这段代码使用scatter函数绘制散点图，其中X[:, 0]和X[:, 1]分别表示数据集中的第一维和第二维特征，c=y表示用不同的颜色表示不同类别的样本，s=30...

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*'),给代码写注释

具体来说，plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Paired ,marker='*')表示将特征向量X的第一列作为x轴坐标，第二列作为y轴坐标，根据数据标签y对点进行颜色编码，点的大小为40，用星号作为标记类型...

axes.scatter(df.pickup_lon, df.pickup_lat, s=3, cmap = 'coolwarm', c = df.pickup_cluster)是什么意思

这是一个使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图的代码，其中 df.pickup_lon 和 df.pickup_lat 分别表示经度和纬度，s=3 表示散点的大小为 3，cmap = 'coolwarm' 表示使用 coolwarm 颜色映射，c = df.pickup...

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

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，颜色映射使用了蓝色调的颜色映射，散点的大小为 10。图形风格使用...

解释一下代码 for j, d in enumerate(data_list): lat, lon = d['lat'], d['lon'] value = data_type[j] color = cmap(value / max(data_type)) ax.scatter(lon, lat, s=100, color=color, alpha=1.0)

这段代码是一个循环，用于绘制...最后，代码使用matplotlib库(ax.scatter函数)绘制一个散点，位置由经度(lon)和纬度(lat)决定。散点的大小(s)为100，颜色(color)根据前面计算得到的color变量确定，透明度(alpha)为1.0。

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1, 1, 1) ds.hgt.plot() plt.show() projection = ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig = plt....

y_show_hat = model.predict(x_show) print(y_show_hat.shape) print(y_show_hat) y_show_hat = y_show_hat.reshape(x1.shape) print(y_show_hat) plt.figure(facecolor='w') plt.pcolormesh(x1, x2, y_show_hat, cmap=cm_light) plt.scatter(x_test[0], x_test[1], c=y_test.ravel(), edgecolors='k', s=100, zorder=10, cmap=cm_dark, marker='*') plt.scatter(x[0], x[1], c=y.ravel(), edgecolors='k', s=20, cmap=cm_dark)

这段代码是一个简单的分类模型的可视化过程。首先，通过模型 model 的 predict 方法对输入数据 x_show 进行预测，得到预测结果 y_show_hat。然后，打印出 y_show_hat 的形状和值。 接下来，将 y_show_...

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