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

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。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 极坐标螺旋线 r = np.arange(0,3,0.002) theta = 2 * np.pi * r fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') ax.plot(theta, r) ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4]) fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}) ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') ax.plot(theta_intersect, r_intersect, 'ro', label='Intersection point') ax.annotate('Intersection point', xy=(theta_intersect, r_intersect), xytext=(theta_intersect+0.5, r_intersect+0.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') # 添加注释 ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('End Here', xy=(10*np.pi, 10*np.pi), xytext=(9.5, 9.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.legend() plt.show()代码优化

可以考虑将两个子图合并成一个，同时移除不必要的代码注释。代码优化后如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

r = np.arange(0, 3, 0.002)  
theta = 2 * np.pi * r 

fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) 
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') 

# 绘制极坐标螺旋线
ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') 

# 设置极坐标刻度
ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4]) 

# 添加交点的标记
theta_intersect = np.pi / 4 
r_intersect = theta_intersect / (2 * np.pi)
ax.plot(theta_intersect, r_intersect, 'ro', label='Intersection point') 
ax.annotate('Intersection point', xy=(theta_intersect, r_intersect), xytext=(theta_intersect+0.5, r_intersect+0.5),             
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), fontsize=10, horizontalalignment='right', verticalalignment='bottom') 

# 添加起点和终点的标记
ax.annotate('Start Here', xy=(0, 0), xytext=(0.1, 1.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) 
ax.annotate('End Here', xy=(10*np.pi, 10*np.pi), xytext=(9.5, 9.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) 

# 添加图例
ax.legend() 

plt.show()