cmap=plt.cm.bwr

时间: 2023-12-21 13:06:15 浏览: 160
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python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

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cmap参数用于指定颜色映射表，它是一个Colormap对象，用于将数据值映射为颜色。在这里，plt.cm.bwr是一个内置的颜色映射表，它表示蓝白红色的颜色映射表，其中，蓝色表示数据值较小的区域，红色表示数据值较大的区域，白色表示数据值在中间的区域。因此，在地图上绘制等值线图时，数据值较小的区域会显示为蓝色，数据值较大的区域会显示为红色，数据值在中间的区域会显示为白色。你也可以使用其它的颜色映射表，例如plt.cm.jet、plt.cm.cool等，它们都是内置的颜色映射表。
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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

plt.imshow() 支持多种颜色映射（colormap），如灰度、热力图等，通过设置cmap 参数来改变显示效果。对于彩色图像，如果从OpenCV读取，需要先将BGR图像转换为RGB，或者在调用plt.imshow() 时指定BGR颜色映射。...
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matplotlib 中的 cmap 参数介绍.docx

plt.imshow(data, cmap=plt.cm.Blues) 在上面的代码中，data 变量存储了一个随机生成的 10x10 矩阵。plt.cm.Blues 是 matplotlib 内置的一种 colormap，这里设定了使用蓝色系的颜色作为热力图的底色。...

g=ax.contourf(lon,lat,avet,extend='both',cmap=plt.cm.bwr,transform=ccrs.PlateCarree())

这里使用的是plt.cm.bwr，表示蓝白红色的颜色映射表，transform参数是用来指定投影方式，这里使用的是ccrs.PlateCarree投影方式，它是经纬度坐标系，可以用于绘制全球地图。该行代码的执行结果是在地图上绘制出了以...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) # plt.axis('off') plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1，这段画图代码使用了 ax.spines 属性去掉边框，但是画出来的图怎么还有边框

seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) data = ...

cb3=fig.colorbar(sm,ax=imcb2,shrink=1,aspect=20,cmap='bwr')给颜色条添加三角

im = ax.scatter(x, y, c=y, cmap='bwr') cb = fig.colorbar(im) # 获取颜色条的坐标范围 xmin, xmax = cb.ax.get_xlim() ymin, ymax = cb.ax.get_ylim() # 添加三角形 cb.ax.annotate('', xy=(xmin, ymin), ...

为我将将第二张图的画图方式改为pcolor，并模拟运行结果# -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Jun 1 17:06:08 2023 @author: Rayquaza """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi2)(f2)(t2)) * np.exp(-(np.pi2)(f2)(t2)) return t,y Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 2.4, 1.8]) v = np.array([2000, 3000, 2200]) x = np.arange(0, 500, 1) t = np.arange(0, 0.3, dt) Z = rho*v d_model = np.zeros((2, 500)) for i in range(500): d_model[0, i] = 200 if i < 50: d_model[1, i] = 200 elif i < 250 and i >= 50: d_model[1, i] = 200 + (i-50) elif i >=250: d_model[1, i] = 400 t1 = np.zeros((2, 500)) t1[0, :] = d_model[0,:] / v[1] for i in range(500): t1[1, i] = (d_model[1, i] - d_model[0, i]) / v[2] + t1[0, i] L = np.zeros(2) for i in range(2): L[i] = (Z[i+1] - Z[i]) / (Z[i+1] + Z[i]) L1 = np.zeros([300, 500]) for i in range(2): for j in range(500): if j < 50: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = (Z[2]-Z[0]) / (Z[2]+Z[0]) else: L1[int(np.round(t1[i,j]/dt)),j] = L[i] syn = np.zeros((300, 500)) for j in range(500): syn[: , j] = np.convolve(L1[:,j], w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(18, 9)) axes[0].plot(w0, t0, 'b-') axes[0].xaxis.set_ticks_position('top') axes[0].invert_yaxis() axes[0].set_title("Amplitude", fontsize = 12) axes[0].set_ylabel("Time(s)",fontsize = 12) X, T = np.meshgrid(x, t) c = axes[1].contour(X, T, L1) axes[1].xaxis.set_ticks_position('top') axes[1].invert_yaxis() axes[1].set_title("Reflection Coefficient", fontsize = 12) axes[1].set_ylabel("Eight-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) c_map = axes[2].pcolormesh(X, T, syn, cmap='bwr', shading='auto') axes[2].xaxis.set_ticks_position('top') axes[2].invert_yaxis() axes[2].set_xlabel("Amplitude", fontsize = 12) axes[2].set_ylabel("Two-Way Travel Time(s)",fontsize = 12) fig.colorbar(c_map, ax=axes[2]) fig.suptitle('Two-Layer Synthetic Seismogram', fontsize = 18) plt.tight_layout() plt.show()

好的，我已经理解了你的要求。下面是修改后的代码： python ...import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0

使用Pytorch完成逻辑回归问题 1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型（使用nn.Linear作为线性层，使用torch.sigmoid作为激活函数）； 3.定义损失函数（使用二元交叉熵损失函数）和优化器（使用随机梯度下降法）； 4.将模型训练指定轮数，每轮进行前向传播、反向传播和参数更新，并输出损失函数值； 5.输出模型参数并可视化结果。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=Y, cmap='bwr') x1_min, x1_max = X[:, 0].min(), X[:, 0].max() x2_min, x2_max = X[:, 1].min(), X[:, 1].max() x1, x2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100), np....
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python用plt画图时,cmp设置方法

plt.imshow(temperature_data, cmap=cm.coolwarm) plt.colorbar() plt.title('Temperature Distribution') plt.show() #### 六、总结 通过本文的介绍，我们可以看到 cmap 参数在使用 plt.imshow() 进行...

from sklearn.datasets import make_blobs X, y = _____________________ #导入相应的matplotlib.pyplot库和numpy库 ______________________________ _______________________________ # 画出数据 __________________________ #创建画布 # 用scatter函数画出样本 ____________________________ ___________________________#并保存文件 ___________________________#显示png #导入KNeighborsClassifier库 ______________________________ _____ # 模型搭建与训练 ___________________ ___________________ # 预测[0, 2] X_sample = ________________ y_sample = __________________ print(y_sample) # kneighbors(self[, X, n_neighbors, …]) 获取某节点的k个近邻 neighbors = ___________________________ print("测试样本："+str(X_sample)) print("近邻样本为："+str(neighbors)) # 画出示意图 _______________ ____________________________________# 画出训练样本 # 画出测试样本点 _______________________________________________________ for i in neighbors[0]: plt.plot([X[i][0], X_sample[0][0]], [X[i][1], X_sample[0][1]], 'k--', linewidth=0.6) # 预测点与距离最近的5个样本的连线 plt.savefig('knn_predict.png') plt.show()

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.get_cmap('bwr'), edgecolors='k') plt.colorbar() plt.title('Sample Data') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') # 保存文件 plt.savefig('knn_...

怎么知道颜色条‘bwr’的具体参数

cmap = cm.get_cmap('bwr') print(cmap) 在上面的代码中，我们使用get_cmap()方法获取了'bwr'颜色映射的具体参数，并打印输出了这些参数。运行代码后，你会看到输出的内容类似于下面这样： ...

cmap参数如何设置才能让大的数值显示为绿色，小的数值显示为红色

cmap = plt.cm.get_cmap('coolwarm', reversed=True) # 'reversed=True'会使颜色顺序反向 # 使用imshow展示数据，cmap指定颜色映射 plt.imshow(data, cmap=cmap) # 添加颜色bar以便于查看实际的颜色对应 plt....

：采用不同的 SVM 核函数对多种类型数据集进行二分类。 （1）使用 scikit-learn 中提供的样本生成器 make_blobs、make_classification、make_moons、 make_circles 生成一系列线性或非线性可分的二类别数据（数据量任取）。样本生成器的使用参考 官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets建模：分别将 SVM 中四种核函数（线性核、多项式核、高斯核、S 形核）用于上述四种 数据集。 提示：对于每一种核函数，选择最适合的核参数（如 RBF 核中 gamma、多项式核中 degree 等）。 可通过超参数曲线帮助选择超参数。 （3）可视化：通过散点图可视化数据样本，并画出 SVM 模型的决策边界。 （4）模型评价：分类准确率如何选择最优超参数？ 为每种模型选择适合的核函数及核参数，参数寻优方式自选。

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='bwr', alpha=0.5) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1], 100), np.linspace(ylim[0], ...
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