获取当前scatter用的cmap
时间: 2023-06-30 13:18:31 浏览: 43
在 Matplotlib 中,可以使用 `scatter` 函数来绘制散点图。如果在绘制散点图时指定了 `c` 参数来指定每个点的颜色,那么 `cmap` 参数也可以被指定来指定颜色映射。如果想要获取当前散点图使用的颜色映射,可以通过 `scatter` 函数对象的 `cmap` 属性来获得。
以下是一个示例代码,展示了如何获取散点图中使用的颜色映射:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成一些数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
size = np.random.randint(50, 200, size=50)
color = x + y # 根据数据的和来进行彩色编码
# 绘制散点图并指定颜色映射
fig, ax = plt.subplots()
scatter = ax.scatter(x, y, s=size, c=color, cmap='cool')
plt.colorbar(scatter)
# 获取颜色映射
cmap = scatter.cmap
print(cmap)
plt.show()
```
在上面的代码中,我们先绘制了一个散点图,并指定了颜色映射为 `'cool'`。然后,我们使用 `colorbar` 函数来添加颜色条。最后,我们通过 `scatter.cmap` 属性来获得当前散点图使用的颜色映射,并将其打印出来。
相关问题
plt.scatter(iris_data[:,j],iris_data[:,i],c= iris_data[:,-1],cmap='brg')
这行代码使用了 Matplotlib 库中的 `scatter()` 函数在当前子图上绘制散点图。具体来说,`scatter()` 函数的第一个参数 `iris_data[:,j]` 和第二个参数 `iris_data[:,i]` 分别表示 x 和 y 轴的数据,这里使用了 NumPy 数组切片的方法获取数据。第三个参数 `c = iris_data[:,-1]` 表示使用 `iris_data` 数组中的最后一列数据作为散点图的颜色。第四个参数 `cmap = 'brg'` 表示使用蓝色、红色和绿色三种颜色来表示不同的标签类别,这里的 'brg' 是 colormap 的缩写,表示使用蓝-红-绿的渐变色。这个代码的作用是在当前子图上绘制散点图,x 轴和 y 轴的数据分别表示数据集中的两个特征,不同样本的颜色表示它们所属的标签类别。这样可以直观地观察不同特征之间的关系,并且可以看到不同标签类别之间的分布情况。
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()
这段代码主要使用了matplotlib库中的scatter函数和get_xlim、get_ylim函数来进行绘图和获取坐标轴范围。
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表示散点的大小为30,cmap=plt.cm.Paired表示使用Paired颜色映射。
ax = plt.gca():这段代码获取当前的坐标轴对象。
xlim = ax.get_xlim():这段代码获取当前坐标轴的x轴范围。
ylim = ax.get_ylim():这段代码获取当前坐标轴的y轴范围。
这段代码的主要作用是绘制数据集的散点图,并获取当前坐标轴的范围,从而为后续的绘图操作提供基础。