plt.colorbar删除颜色条

plt.colorbar是用来显示颜色条的函数，如果要删除颜色条，可以使用plt.delaxes()函数或者在绘制颜色条时设置参数为False来实现。

使用plt.delaxes()函数可以删除整个颜色条所在的轴对象，将其从图形中彻底删除。语法如下：

plt.delaxes(plt.gca().images[-1].colorbar.ax)

其中，plt.gca()用来获取当前绘图的轴对象，images[-1]用来获取最后一幅图像对象，colorbar.ax表示颜色条所在的轴对象。通过将这个轴对象传入plt.delaxes()函数中，可以将其删除。

另一种方法是在绘制颜色条时设置参数为False。例如，plt.colorbar(cmap='viridis', ax=ax, shrink=0.6, aspect=12, pad=0.02, label='Density', orientation='vertical', fraction=0.1, alpha=0, false)就是在绘制时将参数false设置为True，从而不显示颜色条。

综上所述，想要删除颜色条可以使用plt.delaxes()函数或在绘制颜色条时设置参数为False。

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优化这段代码from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(train_x, train_y) print("svm训练集得分: %.4lf" % clf.score(train_x, train_y)) print("svm测试集得分: %.4lf" % clf.score(test_x, test_y)) print(clf.predict(data)) plot_confusion_matrix(clf, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = clf.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

这段代码看起来已经比较简洁了，但还是有一些可以优化的地方。以下是几点建议：

1. 将模块导入部分整理到一起，按照惯例的顺序导入。
2. 删除不需要的模块导入，比如`metrics`模块没有被使用到。
3. 在绘制混淆矩阵时，可以设置标题和颜色条，以提高可读性。
4. 使用`plt.subplots()`替代`plt.subplot()`以获得更好的子图布局和大小控制。
5. 在绘制数字和预测结果的子图时，可以添加轴标签，使图像更具可读性。

下面是优化后的代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

import numpy as np

# 使绘图支持中文字符
from matplotlib import rcParams
rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
data = digits.data
print(data[0])
print(digits.images[0])
print(digits.target[0])
plt.imshow(digits.images[0])
plt.show()

# 划分训练集和测试集
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82)
print(train_x)

# 使用支持向量机进行训练和预测
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_x, train_y)
print("svm训练集得分: %.4lf" % clf.score(train_x, train_y))
print("svm测试集得分: %.4lf" % clf.score(test_x, test_y))
print(clf.predict(data))
plot_confusion_matrix(clf, test_x, test_y, display_labels=digits.target_names)
plt.title("混淆矩阵")
plt.colorbar(label="样本数量")
plt.show()

# 绘制数字和预测结果的子图
fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    y_pred = clf.predict([data[i]])
    ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none')
    ax.set_title("%d---->%d" % (digits.target[i], y_pred))
    ax.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

希望能对你有所帮助！

python写：读取Excel表格数据，将第一列删除后重新设定column和index的大小，将修改后的数据按照刻度画出格网图，其中nan值设为黑色，colorbar射程暖色并自定义上限

好的，我来给您介绍一下如何实现您的需求。首先，您需要使用 `pandas` 库读取 Excel 数据，然后删除第一列，重新设定 `column` 和 `index` 的大小。接着，您可以使用 `matplotlib` 库绘制格网图并设置 `colorbar` 的尺寸和颜色。

下面是具体的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

# 删除第一列
df = df.drop(df.columns[0], axis=1)

# 设定新的 column 和 index
df.columns = ['col1', 'col2', ...]  # 用实际的列名替换
df.index = range(1, len(df)+1)

# 绘制格网图
fig, ax = plt.subplots()
cmap = plt.cm.get_cmap('YlOrRd')  # 设置颜色表
cmap.set_bad(color='black')  # 将 nan 值设为黑色
im = ax.imshow(df, cmap=cmap, vmin=0, vmax=your_max_value)  # 设定射程和颜色表的上限
plt.colorbar(im)  # 添加 colorbar
plt.show()

其中，`your_file_name.xlsx` 是您的 Excel 文件名，`your_max_value` 是您设定的射程上限。您需要将代码中的 `col1`、`col2` 等替换成实际的列名。另外，如果您的数据中存在空值，可以使用 `df = df.fillna(np.nan)` 将其转换为 `nan` 值。