我有一个类似这个的绘图函数deffct():f=figure()ax=f.add_subplot(111)x,y=mgrid[0:5,0:5]z=sin(x**2+y**2)ax.pcolormesh(x,y,z)当我在ipython中定义上面的函数时(使用--pylab选项)，然后调用fct()colorbar()我得到一个错误"RuntimeError:Nomappablewasfoundtouseforcolorbarcreation.".deffct():f=figure()x,y=mgrid[0:5,0:5]z=sin(x**2+y**2)pcolormesh(x,y,z)然
直到最近，我一直在使用Mathematica绘制绘图。虽然这真的很痛苦，而且一切都必须手动完成，但结果非常接近我想要的。一个例子如下:我非常喜欢颜色栏背景中的灰色圆角矩形。虽然一切都必须在Mathematica中手动调整，但matplotlib更加自动化并且已经产生了不错的结果。但是我还有两个问题:我不知道如何在背景中做一个圆角矩形。我查看了fancybbox补丁，但没有按照我的意愿让它与颜色条一起使用。获得像Mathematica盒子这样的东西的最佳方法是什么？对于图中的图例，似乎有一个花哨的bbox选项......但不是用于颜色条当我使用“较小的符号”(我期待任何指向正确方向的建议
stackoverflow上有很多matplotlibcolorbar问题，但我无法理解它们以解决我的问题。如何在颜色条上设置yticklabels？下面是一些示例代码:frompylabimport*frommatplotlib.colorsimportLogNormimportmatplotlib.pyplotaspltf=np.arange(0,101)#frequencyt=np.arange(11,245)#timez=20*np.sin(f**0.56)+22#functionz=np.reshape(z,(1,max(f.shape)))#reshapethefuncti
我有以下代码:importmatplotlib.pyplotaspltcdict={'red':((0.0,0.25,.25),(0.02,.59,.59),(1.,1.,1.)),'green':((0.0,0.0,0.0),(0.02,.45,.45),(1.,.97,.97)),'blue':((0.0,1.0,1.0),(0.02,.75,.75),(1.,0.45,0.45))}cm=m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap',cdict,1024)plt.clf()plt.pcolor(X,Y,v,cmap=cm)plt.l
我有以下代码:importmatplotlib.pyplotaspltcdict={'red':((0.0,0.25,.25),(0.02,.59,.59),(1.,1.,1.)),'green':((0.0,0.0,0.0),(0.02,.45,.45),(1.,.97,.97)),'blue':((0.0,1.0,1.0),(0.02,.75,.75),(1.,0.45,0.45))}cm=m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap',cdict,1024)plt.clf()plt.pcolor(X,Y,v,cmap=cm)plt.l
我花了很长时间研究如何让两个子图共享相同的y轴，并在Matplotlib中两者之间共享一个颜色条。发生的事情是，当我在subplot1或subplot2中调用colorbar()函数时，它会自动缩放绘图，使得颜色条加上绘图将适合“子绘图”边界框，导致两个并排的绘图具有两个非常不同的大小。为了解决这个问题，我尝试创建第三个子图，然后我破解了它以仅呈现颜色条来渲染任何图。唯一的问题是，现在这两个地block的高度和宽度不均匀，我不知道如何让它看起来不错。这是我的代码:from__future__importdivisionimportmatplotlib.pyplotaspltimport
我花了很长时间研究如何让两个子图共享相同的y轴，并在Matplotlib中两者之间共享一个颜色条。发生的事情是，当我在subplot1或subplot2中调用colorbar()函数时，它会自动缩放绘图，使得颜色条加上绘图将适合“子绘图”边界框，导致两个并排的绘图具有两个非常不同的大小。为了解决这个问题，我尝试创建第三个子图，然后我破解了它以仅呈现颜色条来渲染任何图。唯一的问题是，现在这两个地block的高度和宽度不均匀，我不知道如何让它看起来不错。这是我的代码:from__future__importdivisionimportmatplotlib.pyplotaspltimport
当遇到需要查看一个二维矩阵数据中值的大小分布情况时可以使用MATLAB把矩阵以图像的形式展现出来，这样更直观。MATLAB的可视化函数之一是 imagesc()，还有其他的方法，这里只介绍下imagesc。目录1、单一作图2、同时绘制多图并共用colorbar1、单一作图在matlab中定义一个5*5的矩阵如下：data=reshape(linspace(1,25,25),[5,5])'将矩阵data直接传入 imagesc()函数即可绘制相应的图像：imagesc(data);colorbar;%colorbar的作用是生成一个代表颜色值的条状图例颜色像素块的亮度跟矩阵中值的大小有关，值越大
当遇到需要查看一个二维矩阵数据中值的大小分布情况时可以使用MATLAB把矩阵以图像的形式展现出来，这样更直观。MATLAB的可视化函数之一是 imagesc()，还有其他的方法，这里只介绍下imagesc。目录1、单一作图2、同时绘制多图并共用colorbar1、单一作图在matlab中定义一个5*5的矩阵如下：data=reshape(linspace(1,25,25),[5,5])'将矩阵data直接传入 imagesc()函数即可绘制相应的图像：imagesc(data);colorbar;%colorbar的作用是生成一个代表颜色值的条状图例颜色像素块的亮度跟矩阵中值的大小有关，值越大
Heatmapstylevisualizeofindexvalues我想用一个色标来可视化/绘制数据，代表GIC.Fish和GIC中的值。按Dive.Number缩放列。这有点像相关矩阵或热图，除了Fish和Zoop值彼此不相关，而是与潜水次数相关。以下数据是数据帧"temp"。12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637Dive.NumberGIC.FishGIC.Zoop [1,] 1 0.83 0.37 [2,] 2 0.88 0.41 [3,] 3 0.98 0.5
