我想在等高线图中使用白色绘制x=0和y=0轴。如果这太麻烦了，我想有一个白点来表示原点。我的等高线图如下所示，创建它的代码如下。xvec=linspace(-5.,5.,100)X,Y=meshgrid(xvec,xvec)fig=plt.figure(figsize=(6,4))contourf(X,Y,W,100)plt.colorbar() 最佳答案 有许多选项(例如centeredspines)，但在您的情况下，使用axhline可能是最简单的。和axvline.例如importnumpyasnpimportmatplotl
我想在等高线图中使用白色绘制x=0和y=0轴。如果这太麻烦了，我想有一个白点来表示原点。我的等高线图如下所示，创建它的代码如下。xvec=linspace(-5.,5.,100)X,Y=meshgrid(xvec,xvec)fig=plt.figure(figsize=(6,4))contourf(X,Y,W,100)plt.colorbar() 最佳答案 有许多选项(例如centeredspines)，但在您的情况下，使用axhline可能是最简单的。和axvline.例如importnumpyasnpimportmatplotl
当用颜色填充网格时，例如在pyplot中使用contourf时，我需要找到一种方法来更改pyplot用来填充超出颜色栏指定范围的数据的颜色。我希望有一个静态颜色条，它不会自动更改其范围以适应数据的最大值/最小值，因此偶尔会有超出其界限的极端值是不可避免的，并且需要为这些值指定颜色。超出颜色条边界的值的默认颜色是白色，如果颜色图没有白色作为其结束颜色，它可能会与周围的数据发生明显的冲突。示例图像如下所示-当值超出颜色栏的负值范围时，请注意白色填充:我相信有一种方法可以指定在每个边界使用哪种颜色，如果使用rcParams超出它们，但我无法在任何地方找到有关此的信息。任何帮助将不胜感激。
当用颜色填充网格时，例如在pyplot中使用contourf时，我需要找到一种方法来更改pyplot用来填充超出颜色栏指定范围的数据的颜色。我希望有一个静态颜色条，它不会自动更改其范围以适应数据的最大值/最小值，因此偶尔会有超出其界限的极端值是不可避免的，并且需要为这些值指定颜色。超出颜色条边界的值的默认颜色是白色，如果颜色图没有白色作为其结束颜色，它可能会与周围的数据发生明显的冲突。示例图像如下所示-当值超出颜色栏的负值范围时，请注意白色填充:我相信有一种方法可以指定在每个边界使用哪种颜色，如果使用rcParams超出它们，但我无法在任何地方找到有关此的信息。任何帮助将不胜感激。
当使用带有等高线图的matplotlib时，我无法让颜色条按我的意愿显示。我已经阅读了许多类似的例子，但仍然无法得到我想要的。在下图中，我想要改变两件事。我希望在彩条上显示最小值和最大值(最大值应该是2.0，最小值应该是-0.1)。这两个值应该在颜色条的最边缘。另外，我希望颜色条在每次颜色转换时显示值。例如。在下图中，在2.1和1.8之间，还有另一个颜色过渡，其中没有显示值。谁能帮帮我？我想我可能需要使用norm，但到目前为止它对我没有用。谢谢，代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltxi=np.array([0.,0.5,1.0])
当使用带有等高线图的matplotlib时，我无法让颜色条按我的意愿显示。我已经阅读了许多类似的例子，但仍然无法得到我想要的。在下图中，我想要改变两件事。我希望在彩条上显示最小值和最大值(最大值应该是2.0，最小值应该是-0.1)。这两个值应该在颜色条的最边缘。另外，我希望颜色条在每次颜色转换时显示值。例如。在下图中，在2.1和1.8之间，还有另一个颜色过渡，其中没有显示值。谁能帮帮我？我想我可能需要使用norm，但到目前为止它对我没有用。谢谢，代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltxi=np.array([0.,0.5,1.0])
我想在3D中绘制隐式方程F(x,y,z)=0。在Matplotlib中可以吗？ 最佳答案 您可以欺骗matplotlib以3D形式绘制隐式方程。只需为所需范围内的每个z值制作方程的一级等高线图。您也可以沿y轴和z轴重复该过程，以获得更立体的形状。frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_implicit(fn,bbox=(-2.5,2.5)):'''createaplotofanimplicitfunc
我想在3D中绘制隐式方程F(x,y,z)=0。在Matplotlib中可以吗？ 最佳答案 您可以欺骗matplotlib以3D形式绘制隐式方程。只需为所需范围内的每个z值制作方程的一级等高线图。您也可以沿y轴和z轴重复该过程，以获得更立体的形状。frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_implicit(fn,bbox=(-2.5,2.5)):'''createaplotofanimplicitfunc
我想从均匀分布的二维数据(类似图像的数据)的单个轮廓中获取数据。基于在类似问题中找到的示例:HowcanIgetthe(x,y)valuesofthelinethatisplotedbyacontourplot(matplotlib)?>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>x=[1,2,3,4]>>>y=[1,2,3,4]>>>m=[[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]>>>cs=plt.contour(x,y,m,[9.5])>>>cs.collections[0].get_paths()调
我想从均匀分布的二维数据(类似图像的数据)的单个轮廓中获取数据。基于在类似问题中找到的示例:HowcanIgetthe(x,y)valuesofthelinethatisplotedbyacontourplot(matplotlib)?>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>x=[1,2,3,4]>>>y=[1,2,3,4]>>>m=[[15,14,13,12],[14,12,10,8],[13,10,7,4],[12,8,4,0]]>>>cs=plt.contour(x,y,m,[9.5])>>>cs.collections[0].get_paths()调
