通过使用cmap函数，可以改变数据点的颜色映射。 3、直方图 直方图（Histogram）：用于显示数据的分布情况，特别适用于展示数值型数据的频率分布。...直方图的bins数设置为20，可以根据需要进行调整。 4、柱状图 柱状图（Bar Plot）：用于比较不同类别之间的数据，例如不同产品的销售量或不同类别的统计i数据。...fmt = '.2f' # 数值标签格式 # 创建热力图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) # 自定义热力图的外观 heatmap = ax.imshow...9、等高线图 等高线图（Contour Plot）：用于可视化二维数据的等高线，通常用于显示函数的等值线。...，包括自定义等高线参数、颜色映射、颜色条、等高线线条、标签、标题和网格线等。
有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。...有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...x和y值表示图上的位置，z值将由等高线水平表示。...这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。...plt.imshow()默认遵循标准图像数组定义，其中原点位于左上角，而不是大多数等高线图中的左下角。 显示网格化数据时必须更改此值。
下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...np.random.rand(5, 5) # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='hot') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 添加标题和标签 plt.title...等高线图（Contour Plot） 用于显示二维数据的等高线图，其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...plt.contour(X, Y, Z) # 添加标题和标签 plt.title("等高线图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show...极坐标图（Polar Plot） 使用极坐标而不是直角坐标来显示数据，常用于显示周期性数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as
概要 1、掌握Matplotlib中的等高线图画法； 2、掌握Matplotlib中的图像显示用法； 等高线图 等高线图是一种常见的图的类型。 它指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。...实现上面等高线图的代码： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp...clabel函数负责添加等高线对应的高度，inline控制是否将Label画在线里面。 图像显示 现在我们介绍一个叫做imshow的函数，它可以将一个二维数组的值变成颜色打印出来。...其中 imshow函数负责打印数组变成图片，cmap我们选择了bone的风格； colorbar函数负责显示右边的颜色棒，上面会显示不同数值对应的颜色，方便大家判断。...请大家对比imshow和contour画出来的图的异同。
在此示例中，我们将省略前五个数据点和后五个数据点。...matplotlib等高线三维图有两种样式-填充的和未填充的。...等高线图使用所谓的等高线。 您可能熟悉地理地图上的等高线。 在此类地图中，等高线连接了海拔相同高度的点。 我们可以使用contour()函数创建法线等高线图。...(generated, 1)) 1处的百分位数显示如下： Percentile at 1 85.5555555556 使用matplotlib在直方图中绘制生成的值（有关matplotlib的更多信息，...如先前的第 9 章，“matplotlib 绘图”，我们可以从 Yahoo Finance 检索报价。
概要 1、学会Matplotlib中的散点图功能； 2、学会Matplotlib中的柱状图功能； 散点图 之前的课程里，我们一直在学习如何画线图，现在我们开始介绍其他类型的图，比如: 散点图; 等高线图...还有根据点所处的角度不同来改变颜色，所以导致了非常炫酷的效果。最后的重点就是scatter函数，它负责画出散点图，其中参数c是颜色，alpha是透明度。...更多参数以及案例请参考官方文档： https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html ?...注意到我们用text函数给柱状图上的数值做了标注。...同样别忘了去官网查询更多的bar函数参数使用方法以及案例： https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html ?
# 设置matplotlib正常显示中文和负号 matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams...plt.contour() 这个函数用于绘制等高线图 import matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp.../figures/imshow_ex.png', dpi=48) plt.show() 11....箱线图 ---- 箱线图是一种用作显示一组数据分散情况的统计图 箱线图有五个参数，分别为： 下边缘（Q1），表示最小值； 下四分位数（Q2），又称“第一四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第...25%的数字； 中位数（Q3），又称“第二四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字； 上四分位数（Q4），又称“第三四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字； 上边缘
根据图右侧显示的色标，颜色密度随密度变化。比例表示具有颜色变化的数据点的数量。六边形没有填充颜色，这意味着该区域没有数据点。...其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。 3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。...例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...当然，也可以使用其他库，如seaborn、matplotlib等。 4、QQ-plot QQ plot是另一个有趣的图。...实心框表示四分位数间距 (IQR)。上下相邻值是异常值的围栏。超出范围，一切都是异常值。下图显示了比较。
使用来自sklearn.decomposition的类PCA将维数减少到两个。结果将使用Plotly的散点图显示。...这是3D散点图可以显示的最大数字。...fig.update_traces(marker=dict(size=4)) fig.update_layout(margin=dict(l=0, r=0, t=0, b=0)) fig.show() 结果显示了更多关于数据点如何在三维空间中定位的细节...最终结果将显示为等高线图。...并且等高线图的颜色不在它对应的数据点下面。最主要的是当改变参数值时，结果没有模式可循。 但是我个人认为，这并不意味着这个内核很糟糕或者应该避免使用。
（译注：即图3所显示） 最后一个例子展示了如何使用 C 参数 1） 闪电的振幅模块被存储在 c 变量中，然后传递给 C 参数 （1） reduce_C_function 参数用于显示每一个...使用 C 参数，并且绘制六边形边界 imshow 在地图上绘制图像。图像可以是常规的 rgb 图，也可以是用 cmap 填充的图。...imshow(*args, **kwargs) 详细文档可查看 matplotlib 官方文档。[注8] 第一个参数是图像数组。如果有3个 band 的话，将被认为是 RGB图像，然后绘制图像。...plt.imshow(plt.imread('.....第一个 logo 使用 extent 参数直接绘制在地图上。
2.设置交互式框架： matplotlib.use('TkAgg')：指定使用TkAgg作为交互式框架，这是一种用于在图形用户界面中显示图形的后端。...axs[0].imshow(face, cmap='gray')：在第一个子图上显示原始人脸图像，使用灰度颜色映射。...axs[1].imshow(face_restored, cmap='gray')：在第二个子图上显示重建的人脸图像，使用灰度颜色映射。...`axs[2].imshow(face_blur, cmap 'gray')`：在第三个子图上显示模糊的人脸图像，使用灰度颜色映射。...cv2.imshow("img", img) # 在窗口中显示处理后的图像 # 保持画面的持续。
接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字：用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历，得到每一个数据的位置，然后用text函数在该位置上显示一个字符串（注意位置上的细节调整）。...效果图 等高线图(contour plots) 参考代码 from matplotlib.pyplot import * def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3...最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了...2) n = 10 x = np.linspace(-3,3,3.5*n) y = np.linspace(-3,3,3.0*n) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z = f(X,Y) imshow...接着用到了imshow函数，传人Z就可以显示出一个二维的图像了，图像的颜色是根据元素的值进行的自适应调整，后面接了一些修饰性的参数，比如配色方案（cmap），零点位置（origin）。
下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...spm=1001.2014.3001.5502 4. 3D曲面图（3D Surface Plot） 3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）_QomolangmaH的博客-CSDN...spm=1001.2014.3001.5501 5. 3D等高线图（3D Contour Plot） 3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）_QomolangmaH的博客-CSDN...x_mesh, y_mesh, z_mesh, u, v, w) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成10个均匀分布的数据点。 创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。 使用ax.quiver函数绘制了3D向量场图。
L')) figure() # 新建一个图像 gray() # 不使用颜色信息 contour(image, origin='image') axis('equal') plt.show() 显示图像如图所示...其中contour()本应用于设置等高线，用法为： contour(Z) ：绘制矩阵Z的等高线 contour(Z,n) ：设置等高线的根数（画出来有n根等高线） contour(Z,v) ：v是元素随下标单调递增的一维向量...，用来设置等高线的值。...plt.figure(figsize=(15, 15)) image = array(Image.open('test.jpg').convert('L')) plt.subplot(2, 1, 1) plt.imshow...plt.axis("off") plt.subplot(2, 1, 2) plt.hist(image.flatten(), 256) # flatten可以将矩阵转化成一维序列 plt.show() 显示图像如图所示
' 画函数图像 ''' # linspace 指定开始、结束、数的个数 # 从-1-----1之间等间隔采66个数.也就是说所画出来的图形是66个点连接得来的 #...bottom') # # # 设置x和y轴的坐标范围 # plt.xlim(-1, 10) # plt.ylim(-1.5, 1.5) # # 设置x和y轴的坐标显示为空...等高线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def meanHigh(): ''' 等高线图 '''...50) y1 = 2 * x * 1 y2 = x ** 2 plt.figure() plt.plot(x, y1) # 将会创建另外一个figure来显示图片...''' # 定义图像数据 a = np.linspace(0, 1, 9).reshape(3, 3) # 显示图像数据 plt.imshow(a, interpolation
下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...spm=1001.2014.3001.5501 5. 3D等高线图（3D Contour Plot） import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...y_mesh, z, 50, cmap='viridis') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布的数据点。 创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。 使用ax.contour3D函数绘制了3D等高线图。...运行示例代码后，将看到一个3D等高线图，其中等高线的位置和形状由z数组确定。
上图显示了2021年的每日温度数据 上图像显示了1990-2021年的每日温度数据 虽然我们可以在第一张图上看到细节，但第二张图由于包含了很长的时间序列数据，所以无法看到细节，一些有重要的数据点可能会被隐藏...数据集包含每日天气信息，如温度、风速、气压等。...2、突出显示数据点 如果需要注意某些值，可以用标记突出显示数据点。...4、查看数据分布 箱形图是一种通过四分位数展示数据分布的方法。箱形图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度，它还有助于区分异常值，即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...px.imshow(df_cross, height=700, aspect='auto', color_continuous_scale='viridis') 6、使用雷达图比较月份
Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包，它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。...更传统的解决方案（如 leaflet 或 Google Maps API）可能是更加密集的地图可视化的更好选择。尽管如此，Basemap 仍然是 Python 用户在其虚拟工具栏中拥有的有用工具。...有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域，它可以理解球面坐标，这使我们可以轻松地在地图上绘制数据！...其中一些特定于地图的方法是： contour()/contourf()：绘制等高线或填充的等高线 imshow()：绘制图像 pcolor()/pcolormesh()：为不规则/规则网格绘制伪彩色图...没有记录温度的区域显示地图背景。
Y = np.meshgrid(x,y) #use plt.contourf to filling contours #X Y and value for (X,Y) point #这里的8就是说明等高线分成多少个部分...▲等高线 d image图片 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #image data a = np.array([0.313660827978.../examples/pylab_examples/image_origin.html ''' #显示图像 #这里的cmap='bone'等价于plt.cm.bone plt.imshow(a,interpolation...= 'nearest',cmap = 'bone' ,origin = 'up') #显示右边的栏 plt.colorbar(shrink = .92) #ignore ticks plt.xticks...▲显示图片 e 3D数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性； 适用： 适用于相关性分析，比如回归分析。...无相关性 如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性，则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。...第25个百分位数是绘制的线，其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位数（其定义类似于第 25个百分位数）百分位如上）。数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线，称为须线。...箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图，是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来显示一组数据分布情况的统计图。...中位数（小提琴图上的一个白点) 四分位数范围（小提琴中心的黑色条）。 较低/较高的相邻值（黑色条形图）--分别定义为第一四分位数-1.5 IQR和第三四分位数+1.5 IQR。
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