python matplotlib.pyplot 中有哪些预设的cmap

时间: 2023-06-07 22:11:56 浏览: 155

python绘制热力图利用python中的matplotlib中的pyplot包绘制二维热力图

在Python编程语言中，matplotlib库是用于数据可视化的重要工具，其中的pyplot子模块提供了丰富的图形绘制功能。本文将深入探讨如何使用matplotlib.pyplot绘制二维热力图，以便展示不同区域的热度分布差异。我们将主要关注如何自定义这些图表，使其更符合实际需求。我们需要导入必要的库，包括matplotlib.pyplot和numpy，因为numpy库通常用于处理数组数据，是生成热力图的基础。下面是如何导入这些库的代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` 热力图通常由一个二维数组表示，数组的每个元素代表对应区域的“热度”值。例如，我们可以创建一个随机二维数组来模拟数据： ```python data = np.random.rand(10, 10) # 创建一个10x10的随机数据矩阵 ``` 接下来，我们将使用`plt.imshow()`函数绘制热力图。此函数接受一个二维数组作为输入，并根据其值的颜色映射显示图像。我们可以设置自定义的色阶（color map）和颜色范围（vmin/vmax）： ```python plt.imshow(data, cmap='hot', vmin=0, vmax=1) # 'hot'是预设的色阶，0和1是颜色范围的边界 ``` 为了使图表更具可读性，我们通常会添加坐标轴和标题。可以使用`plt.colorbar()`添加颜色条，`plt.title()`设置标题，以及`plt.xticks()`和`plt.yticks()`调整坐标轴的刻度： ```python plt.colorbar(label='热度值') # 添加颜色条并设置标签 plt.title('二维热力图示例') plt.xticks(np.arange(10), labels=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']) # x轴标签 plt.yticks(np.arange(10), labels=['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']) # y轴标签 ``` 使用`plt.show()`显示绘制的热力图： ```python plt.show() ``` 在提供的压缩包文件中，有两个Python脚本，`regression.py`和`hot.py`，它们可能包含绘制热力图或其他类型的数据分析代码。`G2`和`A`可能是数据文件或目录，如果它们是数据文件，可能需要读取这些数据并用它们来生成热力图。 Python的matplotlib.pyplot库提供了强大的可视化功能，能够轻松绘制出反映不同区域热度分布差异的二维热力图。通过自定义色阶、颜色范围和坐标轴标签，我们可以创建出具有专业水准的数据可视化作品。对于IT从业者而言，掌握这类数据可视化技巧对于数据分析、报告呈现和项目沟通至关重要。

色彩映射(colormap)？常见的预设色彩映射有: 1. viridis 2. magma 3. plasma 4. inferno 5. cividis 6. jet 7. autumn 8. bone 9. cool 10. copper 11. flag 12. gray 13. hot 14. hsv 15. jet 16. ocean 17. pink 18. prism 19. spring 20. summer 21. winter

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