我想使用imshow在图像中使用颜色映射rainbow。它工作得很好，但我想重新定义值0的颜色。我想用白色代替紫罗兰色。我只想对零值执行此操作，所有其他值都可以保留颜色图中的默认值。知道如何无需手动编辑颜色图吗？ 最佳答案 您也可以使用set_under，我认为这比使用set_bad更有意义my_cmap=matplotlib.cm.get_cmap('rainbow')my_cmap.set_under('w')imshow(np.arange(25).reshape(5,5),interpolation='none',cmap=
我有一个包含值的数组，我想创建它的直方图。我主要对低端号码感兴趣，想把每一个300以上的号码都收集到一个箱子里。此bin应与所有其他(同样宽的)bin具有相同的宽度。我该怎么做？注意:这个问题与这个问题有关:Definingbinwidth/x-axisscaleinMatplotlibhistogram这是我迄今为止尝试过的:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_histogram_01():np.random.seed(1)values_A=np.random.choice(np.arange(600),size=20
我有一个包含值的数组，我想创建它的直方图。我主要对低端号码感兴趣，想把每一个300以上的号码都收集到一个箱子里。此bin应与所有其他(同样宽的)bin具有相同的宽度。我该怎么做？注意:这个问题与这个问题有关:Definingbinwidth/x-axisscaleinMatplotlibhistogram这是我迄今为止尝试过的:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefplot_histogram_01():np.random.seed(1)values_A=np.random.choice(np.arange(600),size=20
我将数据作为float列表，我想将其绘制为直方图。Hist()函数可以完美地绘制绝对直方图。但是，我不知道如何以相对频率格式来表示它——我想将它作为一个分数，或者理想情况下作为y轴上的一个百分比。代码如下:fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)n,bins,patches=ax.hist(mydata,bins=100,normed=1,cumulative=0)ax.set_xlabel('Bins',size=20)ax.set_ylabel('Frequency',size=20)ax.legendplt.show()我认为normed=1
我将数据作为float列表，我想将其绘制为直方图。Hist()函数可以完美地绘制绝对直方图。但是，我不知道如何以相对频率格式来表示它——我想将它作为一个分数，或者理想情况下作为y轴上的一个百分比。代码如下:fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)n,bins,patches=ax.hist(mydata,bins=100,normed=1,cumulative=0)ax.set_xlabel('Bins',size=20)ax.set_ylabel('Frequency',size=20)ax.legendplt.show()我认为normed=1
在下面的图中，我有两个具有不同数字比例的散点图，因此它们的Y轴标签未对齐。有什么方法可以强制y轴标签中的水平对齐？importmatplotlib.pylabaspltimportrandomimportmatplotlib.gridspecasgridspecrandom.seed(20)data1=[random.random()foriinrange(10)]data2=[random.random()*1000foriinrange(10)]gs=gridspec.GridSpec(2,1)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(gs[0])ax.
在下面的图中，我有两个具有不同数字比例的散点图，因此它们的Y轴标签未对齐。有什么方法可以强制y轴标签中的水平对齐？importmatplotlib.pylabaspltimportrandomimportmatplotlib.gridspecasgridspecrandom.seed(20)data1=[random.random()foriinrange(10)]data2=[random.random()*1000foriinrange(10)]gs=gridspec.GridSpec(2,1)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(gs[0])ax.
在"Legendlocation"在matplotlib网站的“Legendguide”部分，有一个小脚本，其中第9行是plt.legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02,1.,.102),loc=3,ncol=2,mode="expand",borderaxespad=0.)。我见过的所有传递给bbox_to_anchor的元组都有2个元素，但这个有4个。如果传递的元组有4个元素，每个元素意味着什么？我在pyplot.legenddocs中查看它，它说的是bbox_transform坐标。所以我环顾四周，发现matplotlib.transforms.Bbox带有s
在"Legendlocation"在matplotlib网站的“Legendguide”部分，有一个小脚本，其中第9行是plt.legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02,1.,.102),loc=3,ncol=2,mode="expand",borderaxespad=0.)。我见过的所有传递给bbox_to_anchor的元组都有2个元素，但这个有4个。如果传递的元组有4个元素，每个元素意味着什么？我在pyplot.legenddocs中查看它，它说的是bbox_transform坐标。所以我环顾四周，发现matplotlib.transforms.Bbox带有s
我想修复多个散点图上的颜色范围，并为每个图添加一个颜色条(在每个图中都是相同的)。本质上，我正在修复坐标轴和色彩空间等的所有方面，以便这些图可以直接通过肉眼进行比较。对于我的一生，我似乎无法弄清楚固定颜色范围的所有各种方法。我试过vmin，vmax，但它似乎没有任何作用，我也尝试过clim(x，y)，它似乎也不起作用。这一定会出现在这里和那里，我不能是唯一一个想要比较绘图之间的各种数据子集的人...那么，您如何修复颜色以使每个数据在绘图之间保持其颜色和由于子集-v-整个集合的最大/最小值的变化，不会重新映射到不同的颜色？ 最佳答案
