首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用matplotlib显示多个子图的数据范围的一个色条?

在使用matplotlib显示多个子图的数据范围时,可以使用色条(colorbar)来表示不同子图的数据范围。色条是一个指示数据范围的图例,通过颜色的渐变来表示数值的变化。

要在matplotlib中显示多个子图的数据范围的色条,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建数据并绘制子图:
代码语言:txt
复制
# 创建数据
data1 = np.random.rand(10, 10) * 100
data2 = np.random.rand(10, 10) * 200

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

# 绘制子图1
im1 = axs[0].imshow(data1, cmap='viridis')
axs[0].set_title('Subplot 1')

# 绘制子图2
im2 = axs[1].imshow(data2, cmap='plasma')
axs[1].set_title('Subplot 2')
  1. 添加色条:
代码语言:txt
复制
# 添加色条到子图1
cbar1 = fig.colorbar(im1, ax=axs[0])

# 添加色条到子图2
cbar2 = fig.colorbar(im2, ax=axs[1])
  1. 设置整体布局和调整子图之间的间距:
代码语言:txt
复制
plt.tight_layout()

这样就可以在多个子图中使用色条显示数据范围了。色条会根据每个子图的数据范围进行渐变,并在图例中显示相应的数值范围。

关于matplotlib的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的产品Matplotlib介绍页面(https://cloud.tencent.com/product/Matplotlib)。

注意:在以上答案中,由于要求不能提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,所以没有给出对应的腾讯云产品链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一个OLED编程中文显示函数坑(留意变量数据类型范围)

下面这幅来自国庆中秋当前,显示8小时,但是大部分朋友都开了16个小时以上,国庆中秋在高速上度过。 ?...,所谓字模表是由一个定义好结构体组成,结构体中有两个分量,第一个是要显示汉字,第二个是该汉字字库,该函数就是将对应汉字字库数据一个字节一个字节取出来然后发送到LCD显示屏上实现刷屏,由于加上了颜色分量...代表一个字对应字库需要占用24个字节内存,在main函数中编写显示字符串"中景园电子"代码,如下所示: ?...经过我们讨论结果,以及正念兄在他那边随便拿了一个TFT屏测试结果后,我恍然大悟,可能是数据类型问题!到底是哪个数据类型导致显示错乱了呢?...本节代码已同步到码云代码仓库中: ? ? 获取方法如下: 1、新建一个文件夹 ? 2、使用git clone远程获取小熊派所有案例代码 ? ?

1.5K31

Python数据分析Matplotlib

函数绘制多个子 7.4 用matplotlib.pyplot.subplots()函数绘制多个子 ---- 1 matplotlib——文本说明 1.1 使用matplotlib.pyplot中title...# 创建一张 fig = plt.figure(1) # 创建一个子 ax1 = plt.subplot(111) # 使用numpy包中array函数创建绘图所需数据 slices = np.array...5.0, 0.02) # 创建一张figure plt.figure(1) # 创建绘制图表样式为 2X1 图片区域,并选中第一个子,然后使用plot函数传入数据t1,t2分别绘制走势为函数f(...(使用plt.axis画出绘图区域,并标记该区域颜色为红色,用于内嵌另外一个,然后在该内嵌图中使用plt.plot()绘制一个曲线图,用plt.title函数设置标题,plt.xlim函数设置x轴刻度范围...7.4 用matplotlib.pyplot.subplots()函数绘制多个子 import matplotlib.pyplot as plt # 使用plt.subplots建立一个2行2列图像窗口

3.5K20
  • 如何使用Matplotlib模块text()函数给柱形添加美丽标签数据

    1 简单引入 在进行数据分析时,当一些图表数据,比如柱形我们想让它更直观显示一些内容,有时候会给柱形添加标签, 那如何实现这样效果呢?...还有比如我们把某手机品牌1-12月每月销量制作成柱形,那如何在柱形图上显示具体每月销量标签?...带着这个问题,我们来研究下这个功能吧; 本文使用是PythonMatplotlib模块text()函数,它能给图表指定位置添加标签、注释或标注。...s: str 文本 Fontdict:默认无 覆盖默认文本属性字典 **kwargs 文本属性 2.5 text()两个简单示例 示例1:在一个没有任何数据图表上显示一个标签: # -*-...'] = ['SimHei'] # plt.show() plt.savefig('plot.jpg') 结果显示如下: 图片 3 柱形绘制并添加标签 3.1 目标数据 我们先创建一个产品0-12月份每月销量数据

    48340

    Python空间绘图-Colorbar详解

    当然,上面的都是最为基础参数,你还可以进一步做美化,其中,最常用就是将作为一个子来进行操作。...将上面这幅与本文第一张比较,如果使用fig.colorbar直接生成色,那么图像上将会有两个子,生成colorbar不算子。...而cax方式相当于有三个子,ax1,ax2与ax3,其中ax3用来存放。而只要更改添加子位置参数,就可以在图上随意移动。这在多子图上添加规范时非常方便。 ?...二、如何实现colorbar与其他子互动操作 这个是好像有一位小伙伴问过,于是简单做了一个,使折线图与在视觉上共用一个坐标轴(实际上是没有的)。 ?...三、不等距 这是matplotlib官网上一个例子,比较有意思,于是就搬过来了。基本上照源代码修改就能用了。

    20.2K98

    如何使用Matplotlib模块text()函数给柱形添加美丽标签数据

    1 简单引入 在进行数据分析时,当一些图表数据,比如柱形我们想让它更直观显示一些内容,有时候会给柱形添加标签, 那如何实现这样效果呢?...还有比如我们把某手机品牌1-12月每月销量制作成柱形,那如何在柱形图上显示具体每月销量标签?...带着这个问题,我们来研究下这个功能吧; 本文使用是PythonMatplotlib模块text()函数,它能给图表指定位置添加标签、注释或标注。...s: str 文本 Fontdict:默认无 覆盖默认文本属性字典 **kwargs 文本属性 2.5 text()两个简单示例 示例1:在一个没有任何数据图表上显示一个标签: # -*-...'] = ['SimHei'] # plt.show() plt.savefig('plot.jpg') 结果显示如下: 图片 3 柱形绘制并添加标签 3.1 目标数据 我们先创建一个产品0-12月份每月销量数据

    27420

    40000字 Matplotlib 实战

    下例中展示了使用且绘制了更多轮廓线例子,会在整个数据范围区域内等距分布有 20 轮廓线: plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); ?... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...对于我们数据来说,右比左图要好的多。 离散颜色 默认是连续,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...离散使用方式和其他没有任何区别。 例子:手写数字 最后我们来看一个很有实用价值例子,让我们实现对一些手写数字图像数据可视化分析。

    7.9K30

    可能是全网最全Matplotlib可视化教程

    (Red-Gray缩写),这对于聚集数据来说是一个不错选择。...自定义颜色 颜色可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython 中使用... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...更好选择是使用类似viridis这样Matplotlib 2.0 后默认),它们被设计为有着均匀亮度变化。

    8.6K10

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    下例中展示了使用且绘制了更多轮廓线例子,会在整个数据范围区域内等距分布有 20 轮廓线: plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); ?... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...对于我们数据来说,右比左图要好的多。 离散颜色 默认是连续,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...离散使用方式和其他没有任何区别。 例子:手写数字 最后我们来看一个很有实用价值例子,让我们实现对一些手写数字图像数据可视化分析。

    10.7K11

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    下例中展示了使用且绘制了更多轮廓线例子,会在整个数据范围区域内等距分布有 20 轮廓线: plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); ?... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...更好选择是使用类似viridis这样Matplotlib 2.0 后默认),它们被设计为有着均匀亮度变化。...对于我们数据来说,右比左图要好的多。 离散颜色 默认是连续,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。

    10.3K21

    学习Matplotlib看这一份笔记就够了!

    下例中展示了使用且绘制了更多轮廓线例子,会在整个数据范围区域内等距分布有 20 轮廓线: plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); ?... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...对于我们数据来说,右比左图要好的多。 离散颜色 默认是连续,但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...离散使用方式和其他没有任何区别。 例子:手写数字 最后我们来看一个很有实用价值例子,让我们实现对一些手写数字图像数据可视化分析。

    8.2K20

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    (Red-Gray缩写),这对于聚集数据来说是一个不错选择。...自定义颜色 颜色可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython 中使用... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...更好选择是使用类似viridis这样Matplotlib 2.0 后默认),它们被设计为有着均匀亮度变化。

    7.9K30

    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    (Red-Gray缩写),这对于聚集数据来说是一个不错选择。...自定义颜色 颜色可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...更好选择是使用类似viridis这样Matplotlib 2.0 后默认),它们被设计为有着均匀亮度变化。

    8K10

    全文 40000 字,最强(全) Matplotlib 实操指南

    (Red-Gray缩写),这对于聚集数据来说是一个不错选择。...自定义颜色 颜色可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在plt.cm模块中找到;在 IPython 中使用... 但是知道在哪里选择只是第一步:更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。...更好选择是使用类似viridis这样Matplotlib 2.0 后默认),它们被设计为有着均匀亮度变化。

    6.2K30

    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 !!

    下例中展示了使用且绘制了更多轮廓线例子,会在整个数据范围区域内等距分布有 20 轮廓线: plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 上例中我们选择了RdGy...(Red-Gray缩写),这对于聚集数据来说是一个不错选择。...(1)自定义颜色 颜色可以通过cmap参数指定使用色谱系统(或叫): plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用都可以在 plt.cm 模块中找到;在 IPython... 但是知道在哪里选择只是第一步,更重要是在各种选项中选出合适。这个选择比你预料要微妙。...jet ,在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认,是定性色一个例子。jet作为默认位置其实有点尴尬,因为定性通常都不是对定量数据进行展示好选择。

    24810

    气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

    cmap引入 作为一个专门数据可视化库包,matplotlib专门开辟了一个cm功能来供绘图者使用,如果需要使用一个颜色映射表,你可以使用get语句获取该颜色映射表: importmatplotlib...2. ax(colorbar摆放子图位置) 该参数控制绘制colorbar摆放在某个子旁边,默认为当前子。可以传入单独一个子,也可以传入一个子列表。...proportional表示若数值间隔有大有小,则填长度亦随之变化,数值间隔越大,填长度也越长,反之相反,如: 12. ticks(colorbar特性,colorbar刻度间隔) 该参数控制颜色刻度显示...2.ListedColormap 拼接颜色列表类函数,该命令只能单纯拼接颜色列表里全部颜色,颜色分割线明显,不会出现混调色。最常使用是气象降水量定制,以及其他需要使用者自定义颜色情况。...从这个特性来看,我们在绘制类似铆定0值时colormap时有特别的用处,如: 在使用上图3颜色时,我们需要使红蓝阴阳关于0值对称,但是可以发现,蓝色赋值其实都在0~-0.5范围,深蓝色部分实际上是没有被使用

    14.6K226

    Matplotlib时间序列型图表(1)

    常见语法参数如下: #label为数据标签,当一个绘制多条折线可以使用;alpha为透明度,取值为0-1 plt.plot(x, y, color, linewidth, label, alpha...= 'Times New Roman', size = 13) fig.autofmt_xdate() #自动调整x轴时间刻度 #为两个子设置一个总标题,设置字体属性和大小 plt.suptitle...为标签,当一个子有多个数据系列可用 plt.fill_between(x, y1, y2, facecolor, edgecolor, label, alpha, **kwargs) 现将上一个数据集中...orientation(绘制方向,默认垂直),extend(是否两边有凸起,默认没有) #aspect(宽度,值越大,越窄),pad(与绘图区距离) cbar = fig.colorbar(ax...在plotnine中进行绘制月日历时,使用geom_tile()函数来绘制每日”瓦片“,借助facet_wrap()函数分面绘制逐月图像。关键在于月、周、日数据转换。

    2.2K20

    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    Matplotlib一个跨平台库,是根据数组中数据制作2D可视化分析工具。...▲3 折线图 04 饼常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项大小与各项总和比例。饼图中数据显示为整个饼百分比,饼主要参数及其说明如下。...x:指定要绘制箱线图数据 showcaps:是否显示箱线图顶端和末端线 notch:是否是凹口形式展现箱线图 showbox:是否显示箱线图箱体 sym:指定异常点形状 showfliers...▲7 水平箱形 07 组合 前面介绍都是在figure对象中创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布中创建多个子或者组合,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合...,或者通过subplot使用循环语句来创建多个子

    6.5K31

    Seaborn 基本语法及特点

    Seaborn 中关系型绘制函数如下所示: 数据分布型 在对数据进行分析或建模之前,我们需要先了解数据分布情况,以及数据覆盖范围、中心趋势、异常值等基本情况。...Seaborn 中常见分类数据绘制函数: 回归模型分析型 我们可以使用回归模型分析型图表示数据集中变量间关系,使用统计模型来估计两组变量间关系。...Seaborn 中回归分析型绘制函数: 多子网格型 相比 Matplotlib,Seaborn 提供了多个子网格绘图函数,它们可快速实现分面展示。...在 PairGrid () 函数中,每个行和列都会被分配一个不同变量,这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系。这种也被称为“散点图矩阵”。...下面是 4 种绘图风格可视化效果: 颜色主题 set_palette() 函数包含色系、单色系和双渐变色系 3 类颜色主题,不同颜色主题显示效果可通过 sns.color_palette ()

    25330

    使用日历热进行时序数据可视化

    相信很多人都会在 Github 中看到这么一个,该热图记录是 Github 平台使用日常贡献。在每个日历年热图中以天为单位采样时间序列数据。...这里有份很详尽介绍,建议戳时间序列定义、均值、方差、自协方差及相关性 日历热 日历热使用彩色单元格,通常采用单一基色色调,并使用其明度、色调和饱和度进行扩展(如从浅到深蓝色)。...在检查时间序列数据时,必须从数据中了解季节性或周期性行为(如果涉及)。使用 calplot python 库创建热。Calplot 从 Pandas 时间序列数据创建热。...set_ylabel调用关键字参数用于绘制每个子年份。...热图右边都会有个颜色线条,以注明每种颜色颜色范围,如果你不需要显示,可以将参数 colorbar 设置为 False。

    1.4K20
    领券