使用pcolor首先来说pcolor是可以很好的实现三维图像的：pcolor(x,y,z);shadingflat;%去掉黑色格子线colormap(jet);%选择bar的颜色shadinginterp;%平滑colorbar;%添加色bar但是报错矩阵维度不一致！？简单来说，原来我们的数据是这样的：我们需要把数据换成矩阵的形式，像下面这样：你看，x=1，y=10，对应的z就是1，我们就是要换成这样的矩阵形式。下面说怎么换，以我的例子来说，我的x是50031✖1的矩阵，y是50031✖1的矩阵，z也是。但是我的x其实是从1到50，间隔为0.05的数，y是从0到250间隔为5的数。首先需要：[
我有一个matlabpcolor阴谋。这样说：ixx=1:10;ixy=2:2:25;[x,y]=meshgrid(ixx,ixy);pcolor(ixx,ixy,x+y)当我使用数据光标时，我没有得到单元高度的值，而只是单元边界的位置：有没有办法迫使细胞值出现在此图中？关联的单元应具有值23，不是z=0.注意：在我的真实示例中，我的轴不统一，所以pcolor这里需要（而不是搬到imagesc或类似，确实可以正确处理数据光标）。笔记：pcolor“隐藏”顶行和大多数数据列。[与问题无关，而是一个重要方面pcolor]看答案使用pcolor修改ZDataIE。ph=pcolor(ixx,ixy,
似乎PCOLOR正在砍掉我数据集的最后一行和最后一列。打印下面zi的形状显示它是(22,22)，如我所料，但显示的面积为21x21平方...知道为什么没有绘制最后一行和最后一列吗？defpcolor_probs(x,y,z,x_str,y_str,t_str):xi=np.arange(min(x),max(x)+1,1)yi=np.arange(min(y),max(y)+1,1)zi=griddata(x,y,z,xi,yi)printnp.shape(xi),np.shape(yi),np.shape(zi)#fixNANszi=np.asarray(zi)foriinrange
我正在尝试将我的地block分成不同的子地block。我想要实现的是将一个子地block的颜色条放在不同的子地block中。现在我正在使用:#firstgraphaxes=plt.subplot2grid((4,2),(0,0),rowspan=3)pc=plt.pcolor(df1,cmap='jet')#secondgraphaxes=plt.subplot2grid((4,2),(3,0))plt.pcolor(df2,cmap='Greys')#colorbarplt.subplot2grid((4,2),(0,1),rowspan=3)plt.colorbar(pc)但结果如
我正在使用以下代码在map上绘制数据:importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmfrommpl_toolkits.basemapimportBasemapfrommatplotlib.patchesimportPolygonfromscipy.ioimportnetcdfncfile=netcdf.netcdf_file(myfile.nc,'r')lon=ncfile.variables['longitude'][:]lat=ncfile.variabl
我正在使用以下代码在map上绘制数据:importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmfrommpl_toolkits.basemapimportBasemapfrommatplotlib.patchesimportPolygonfromscipy.ioimportnetcdfncfile=netcdf.netcdf_file(myfile.nc,'r')lon=ncfile.variables['longitude'][:]lat=ncfile.variabl
我正在尝试在python中使用pcolor制作DFT(离散傅里叶变换)图。我以前一直在使用Mathematica8.0来执行此操作，但我发现Mathematica8.0中的颜色条与我尝试表示的数据之间存在不良的一对一相关性。例如，这是我正在绘制的数据:[[0.,0.,0.10664,0.,0.,0.,0.0412719,0.,0.,0.],[0.,0.351894,0.,0.17873,0.,0.,0.,0.,0.,0.],[0.10663,0.,0.178183,0.,0.,0.,0.0405148,0.,0.,0.],[0.,0.177586,0.,0.,0.,0.0500377,
我想绘制一个二维数组(大约1000x1000)，其值对应于色标。所以我使用了matplotlib.pcolor，它就是这样做的，但出于某种原因，当它达到这些尺寸时它非常慢(比如2分钟左右只是为了绘图)。这是什么原因？将浮点值转换为int16左右会有帮助吗？pcolor有其他替代品吗？frompylabimport*data=genfromtxt('data.txt',autostrip=True,case_sensitive=True)pcolor(data,cmap='hot')colorbar()show()data.txt包含数组。加载过程确实需要几秒钟，但主要的计算时间肯定由p
在某些pdf查看器(例如OSX上的预览版)中，使用matplotlib的pcolor绘制的图有白线(见下图)。我怎样才能摆脱它们？源码很简单(x,y,z任意数据):importmatplotlibmatplotlib.use("pdf")importmatplotlib.pyplotasplpl.figure()pl.pcolormesh(x,y,z,cmap="Blues",linewidth=0)pl.savefig("heatmap.pdf") 最佳答案 评论有一个很好的解决方案，利用imshow。当imshow不适用于输入数
我想制作这样的热图(显示在FlowingData上):源数据是here，但随机数据和标签可以使用，即importnumpycolumn_labels=list('ABCD')row_labels=list('WXYZ')data=numpy.random.rand(4,4)在matplotlib中制作热图很容易:frommatplotlibimportpyplotaspltheatmap=plt.pcolor(data)我什至找到了colormap看起来正确的参数:heatmap=plt.pcolor(data,cmap=matplotlib.cm.Blues)但除此之外，我无法弄清楚
