plt.cm.rainbow
时间: 2023-11-14 14:47:38 浏览: 115
plt.cm.rainbow 是一个 matplotlib 中的 colormap(颜色映射),用于将数据映射到颜色空间中,以便更好地展示数据的分布情况。该 colormap 包含了多种颜色,从红色到紫色,可以通过调用 matplotlib 的 colormap 函数来使用,例如:plt.imshow(data, cmap=plt.cm.rainbow)。
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def yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh,d=0, auto=False, zoom=1): X = X.cpu() y = y.cpu() # plt.figure(figsize=(8,6)) ax = plt.subplot(111) ax.set_ylabel('Intensity') # fontsize = 16, ax.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)')#, fontsize = 16 plt.axis(np.array((axl, axr, byl, byh)) * zoom) plt.rc('xtick') #,labelsize=16 plt.rc('ytick') #,labelsize=16 plt.scatter(X.numpy()[:, 0], X.numpy()[:, 1], c=y, s=0.6, cmap=plt.cm.rainbow)是什么意思
这是一段 Python 代码,其中包含一个函数 yue_plot_data。该函数的作用是绘制数据的图表,具体参数如下:
- X:数据的输入值
- y:数据的标签
- axl:x轴的起始位置
- axr:x轴的结束位置
- byl:y轴的最小值
- byh:y轴的最大值
- d:x轴的密度
- auto:是否自动调整 y 轴范围
- zoom:缩放因子
代码中先将 X 和 y 转换为 CPU 数据再进行操作。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义加载数据的文件名 filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" #自定义数据的行列索引(行索引使用pd默认的,列索引使用自定义的) names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] #自定义需要处理的缺失值标记列表 miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) #绘制房屋户型占比情况 count_fwhx = df['fwhx'].value_counts()[:10] count_other_fwhx = pd.Series({"其他":df['fwhx'].value_counts()[10:].count()}) count_fwhx = count_fwhx.append(count_other_fwhx) fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房房屋户型占比情况",fontsize=18) pt = count_fwhx.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 步骤2:二手房装修占比 通过饼图的方式对二手房的装修程度进行展示。 参照下面的提示补全缺失的代码: """房屋装修占比情况""" count_zxqk = df["zxqk"].value_counts() count_zxqk.name = "" fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) # 仿照前面的语句,绘制二手房装修占比情况饼图 ...(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)
请将代码补充如下:
```python
fig = plt.figure(figsize=(9,9))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18)
count_zxqk.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)
```
这样就可以绘制二手房装修占比情况的饼图了。