ax = plt.subplot(projection='polar') ax.set_theta_zero_location("N") ax.set_theta_direction('clockwise') pos = ax.contourf(theta, r, dt.to_numpy(), cmap='gray') plt.colorbar(pos, ax=ax) plt.show() 换个颜色让他显示清楚

可以通过修改 `cmap` 参数来更改热图的颜色映射。例如，将 `cmap` 参数改为 `'coolwarm'` 可以使用蓝色和红色的颜色映射来显示数据：

ax = plt.subplot(projection='polar')
ax.set_theta_zero_location("N")
ax.set_theta_direction('clockwise')
pos = ax.contourf(theta, r, dt.to_numpy(), cmap='coolwarm')
plt.colorbar(pos, ax=ax)
plt.show()

你也可以尝试其他的颜色映射，例如 `'viridis'`、`'magma'`、`'plasma'` 等等。

相关问题

ax = fig.add_subplot(projection='polar')，我想在极坐标里画热图

在极坐标系中画热图可以通过使用`ax.pcolormesh()`函数实现。这个函数可以根据给定的网格数据创建一个热图。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建极坐标子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')

# 生成数据
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.linspace(0, 1, 10)
theta, r = np.meshgrid(theta, r)
z = np.random.rand(10, 100)  # 假设这里的数据是随机生成的

# 绘制热图
cax = ax.pcolormesh(theta, r, z, cmap='hot')

# 添加颜色条
fig.colorbar(cax)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用`np.meshgrid()`函数生成了网格数据，并将其传递给`ax.pcolormesh()`函数，同时指定了颜色映射为'hot'。最后，通过`fig.colorbar()`函数添加了一个颜色条。你可以根据自己的需求修改数据和其他参数来绘制自定义的极坐标热图。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] tag = ['性别', '家庭条件', '年龄', '体重', '身高', '其他'] # 标签 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(tag), endpoint=False) # 将圆根据标签的个数等比分 tag = np.concatenate((tag, [tag[0]])) # 解决报错 valuep= [4, 6, 5, 4, 3, 2] # 数据 theta = np.concatenate((theta, [theta[0]])) # 闭合 valuep = np.concatenate((valuep, [valuep[0]])) # 闭合 ax = plt.subplot(111, projection='polar') # 构建图例 ax.plot(theta, valuep, "b", lw=1, alpha=0.75) # 绘图 ax.fill(theta, valuep, "b", alpha=0.35) # 填充 plt.thetagrids(theta * 180 / np.pi, tag) # 替换标签名称 ax.set_ylim(1, 7) # 设置极轴的区间 plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) # 设置y轴刻度名称 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极轴方向 ax.set_title('六维图', fontsize=20) # 添加图描述 plt.legend(['乘客'], loc='best') # 添加图例 plt.show()请解释这段代码，解释每个函数的使用方法的意义

这段代码是用来绘制六维图的，具体解释如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
tag = ['性别', '家庭条件', '年龄', '体重', '身高', '其他']  # 标签
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(tag), endpoint=False)  # 将圆根据标签的个数等比分
tag = np.concatenate((tag, [tag[0]]))  # 解决报错
valuep= [4, 6, 5, 4, 3, 2]  # 数据
theta = np.concatenate((theta, [theta[0]]))  # 闭合
valuep = np.concatenate((valuep, [valuep[0]]))  # 闭合

- `np.linspace(0, 2 * np.pi, len(tag), endpoint=False)` 用于将圆根据标签的个数等比分成多个角度。
- `np.concatenate((tag, [tag[0]]))` 用于解决报错，即将标签数组拼接成一个闭环。
- `np.concatenate((theta, [theta[0]]))` 用于将角度数组拼接成一个闭环。
- `np.concatenate((valuep, [valuep[0]]))` 用于将数据数组拼接成一个闭环。

ax = plt.subplot(111, projection='polar')  # 构建图例
ax.plot(theta, valuep, "b", lw=1, alpha=0.75)  # 绘图
ax.fill(theta, valuep, "b", alpha=0.35)  # 填充
plt.thetagrids(theta * 180 / np.pi, tag)  # 替换标签名称
ax.set_ylim(1, 7)  # 设置极轴的区间
plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'])  # 设置y轴刻度名称
ax.set_theta_zero_location('N')  # 设置极轴方向
ax.set_title('六维图', fontsize=20)  # 添加图描述
plt.legend(['乘客'], loc='best')  # 添加图例
plt.show()

- `plt.subplot(111, projection='polar')` 用于构建一个极坐标图。
- `ax.plot(theta, valuep, "b", lw=1, alpha=0.75)` 用于绘制六维图中的线条，表示各个维度之间的关系。
- `ax.fill(theta, valuep, "b", alpha=0.35)` 用于填充六维图中各个维度之间的区域，表示各个维度之间的关系区域。
- `plt.thetagrids(theta * 180 / np.pi, tag)` 用于替换标签名称。
- `ax.set_ylim(1, 7)` 用于设置极轴的范围。
- `plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'])` 用于设置y轴的刻度标签。
- `ax.set_theta_zero_location('N')` 用于设置极轴方向。
- `ax.set_title('六维图', fontsize=20)` 用于添加图的标题。
- `plt.legend(['乘客'], loc='best')` 用于添加图例。

这段代码的作用是绘制一个六维图，用于表示不同维度（性别、家庭条件、年龄、体重、身高、其他）之间的关系。其中，线条表示各个维度之间的关系，填充区域表示各个维度之间的关系区域。图中，每个维度的大小由数据数组`valuep`决定。同时，该代码还用于设置图的样式、标签等属性。