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

标签不显示在Gnuplot 2D热图上

在Gnuplot中,如果你遇到2D热图上的标签不显示的问题,可能是由于以下几个原因造成的:

基础概念

Gnuplot是一个用于创建二维和三维图形的命令行工具。热图是一种数据可视化方法,它使用颜色来表示数据的强度。标签通常用于图形的轴、标题或数据点上,以提供额外的信息。

可能的原因

  1. 标签被遮挡:标签可能因为位置不当而被图形的其他部分遮挡。
  2. 字体或大小设置不正确:标签的字体或大小可能没有正确设置,导致它们不可见或难以阅读。
  3. 坐标轴范围设置不当:如果坐标轴的范围设置得太紧,标签可能会被裁剪掉。
  4. 命令语法错误:在Gnuplot脚本中使用标签的命令可能存在语法错误。

解决方法

以下是一些解决标签不显示问题的步骤:

检查标签位置

确保标签的位置不会被图形的其他元素遮挡。可以使用set label命令来调整标签的位置。

代码语言:txt
复制
set label "My Label" at screen 0.5, screen 0.9

设置字体和大小

确保标签使用了正确的字体和大小。可以使用set label命令中的font选项。

代码语言:txt
复制
set label "My Label" font "Helvetica,12"

调整坐标轴范围

检查并调整坐标轴的范围,确保标签不会被裁剪。

代码语言:txt
复制
set xrange [min:max]
set yrange [min:max]

检查命令语法

仔细检查Gnuplot脚本中的命令语法,确保没有错误。

示例代码

以下是一个简单的Gnuplot脚本示例,它在热图上添加了一个标签:

代码语言:txt
复制
# 设置数据文件
datafile = "heatmap.dat"

# 设置热图
set pm3d map
set palette defined (0 "blue", 1 "white", 2 "red")

# 设置坐标轴范围
set xrange [0:10]
set yrange [0:10]

# 绘制热图
splot datafile using 1:2:3 with pm3d

# 添加标签
set label "Heatmap Label" at screen 0.5, screen 0.9 font "Helvetica,14"

# 显示图形
replot

应用场景

热图广泛应用于数据分析和科学可视化中,特别是在需要展示大量数据点的强度分布时。例如,在生物学中用于基因表达数据的可视化,在气象学中用于温度分布的展示。

相关优势

  • 直观性:颜色编码提供了一种快速识别数据强度的方法。
  • 信息密度:热图可以在有限的空间内展示大量的数据点。
  • 易于比较:不同颜色之间的对比可以帮助观察者比较不同区域的数据值。

通过上述步骤和示例代码,你应该能够解决Gnuplot 2D热图上标签不显示的问题。如果问题仍然存在,建议检查Gnuplot的版本和配置,或者寻求社区的帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python数据可视化 热力图

一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观...plt.colorbar(heatmap) plt.show() 运行效果如下: [49n59dpjxq.png] matplotlib绘制heatmap,该方法比较繁琐,要调用很多辅助函数才能实现效果更好的热图...默认值是auto,如果是True,则以DataFrame的index作为x轴标签、columns作为y轴的标签。如果是False,则不添加行标签名。如果是列表,则标签名改为列表中给的内容。...如果是整数K,则在图上每隔K个标签进行一次标注。 如果是auto,则自动选择标签的标注间距,将标签名不重叠的部分(或全部)输出 mask:控制某个矩阵块是否显示出来。默认值是None。..., gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno,

6.8K40

查看博客园积分与排名趋势图的工具

打开博客园积分与排名显示 这个就不消多说了,在博客园后台,选项->控件显示设置中,将积分与排名勾选并保存。 刷新页面后,可以在侧边栏看到自己博客的积分与排名: 2....lp pt 5 title "score", "score.txt" using 1:3 w lp pt 5 title "rank" 14 quit 得到这样的效果 时间轴没问题了,现在主要是同时在一张图表上显示...积分,会让排名前进 1000 的规律; 10 W 名之外的排名很少有回落,即使积分不增长也是如此,但是再往前可能就不一样了,因为逆水行舟不进则退。...这里面用到了向 gnuplot 脚本传递参数的方式,可以参考附录 6 。其实你也可以改成任意第三方的博客名,只要他开启了积分排名显示,就可以公开"偷窥"啦。...最后补充一点就是,在 Windows 上也可以直接安装 gnuplot,将安装后 exe 所在路径(例如 E:\tools\gnuplot\bin)添加到环境变量并重启系统后,git bash 也可以在

77930
  • 地平线机器人Waymo Open Dataset Challenge中2D目标检测赛道第二名方案解析

    值得注意的是,整体检测系统在Waymo开放数据集v1.2上达到了70.28 L2 mAP,在Waymo开放数据集挑战赛的2D检测赛道中排名第二。 ?...在2D检测赛道中,在摄像机图像中采用2D边界框对车辆,行人和骑自行车者三类目标进行标注。在自动驾驶应用中准确而可靠地检测车辆、骑自行车的人和行人至关重要。...2、每个物体标签仅仅选择一个中心点作为正样本,具体实现是在关键点热图上提取局部的峰值点,因此也就不会存在NMS的过程。...对于标签的处理,CenterNet将标签进行下采样,然后通过下式的高斯核函数分散到热图上。 ? 中心点偏差:CenterNet对每个中心点增加了一个偏移的预测,并且所有类别共享同一个偏移预测值。...因此,本方案在训练过程中采用标签平滑处理此问题。 ?

    1.2K20

    关于Python可视化Dash工具

    :地理坐标散点图 在地理散点图中,每一行data_frame都由地图上的符号标记表示; 7、line:线条图 在2D线图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点; 8、line...堆积区域图 在堆积区域图中,每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。...,以便可视化它们的分布; 18、box:箱形图 在箱形图中,data_frame的每一行被组合在一起成为盒须标记,以显示它们的分布; 19、strip:长条图 在长条图中,每一行data_frame...分布z; 32、density_heatmap:密度热力图(双变量分布) 在密度热图中,行data_frame被组合在一起,成为彩色矩形瓦片,以可视化该值的聚合函数histfunc(例如:计数或总和...)的2D分布 z; 33、density_mapbox:Mapbox密度图 在Mapbox密度图中,每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域的颜色强度 plotly.graph_objects

    3.2K10

    DeepMark++: 详细解读基于CenterNet的服装检测,DeepFashion2比赛第二名方案

    (2)每个物体标签仅仅选择一个中心点作为正样本,具体实现是在关键点热图上提取局部的峰值点,因此也就不会存在NMS的过程。...对于标签的处理,CenterNet将标签进行下采样,然后通过下式的高斯核函数分散到热图上。 ? 中心点偏差:CenterNet对每个中心点增加了一个偏移的预测,并且所有类别共享同一个偏移预测值。...对于2D object detection, 就输出HxWx5的featurmap,包括(confidence, 2个offset, 2个object size)。...landmark估计任务涉及估计一个图像中每件衣服的2D关键点位置。关键点的粗略位置是估计以相对于框中心的相对位移(图2中的粗略关键点)。...mask的热图默认为零,在粗糙关键点位置将1设置为mask,并使用2D高斯函数填充邻域值,标准偏差为sigma = min(width,height)/ 9,其中width和height是对象大小。

    1.5K20

    AI 能多强「GitHub 热点速览」

    不知道 AI 在你那边是什么样的具象,在我这就是各种搞图:从给线稿图上色,到直接给你生成一张小色图,AI 最近是真出风头,本周热点速览也收录了 2 个 AI 项目,也和图像有关。...以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布 | 实用 | 有趣,根据项目 release 时间分类...,发布时间不超过 14 day 的项目会标注 New,无该标志则说明项目 release 超过半月。...Pix2pix3D 会合成给定的 2D 标签映射的三维对象(神经域),如分割或边缘映射。...仅 6M 的回合制策略游戏,玩家可以在游戏中模拟创建帝国文明,相当于开源版的《文明》安卓手游。

    95740

    DevOps的三板斧

    话说这些天电视上正在热映《隋唐英雄》,虽然我并没有看,但是对当年田连元老先生的评书联播《隋唐演义》却是记忆犹新,特别是故事里面讲到的程咬金的三板斧:拍蒜瓣、戳脚指甲盖、胡椒面,每每听来总是让人忍俊不禁,...不过这些貌似无厘头的招数在实战中却往往有出奇制胜的效果,由此可见简单实用永远都是硬道理,在当前这个倡导DevOps的年代,我们这些程序员自然也要学一些运维方面的本事才好安身立命,下面结合一些真实案例说说我在日常工作中常用的三板斧...亦或者监控不能显示即使数据,此时如何是好?...第三板斧:Gnuplot 数字总是苍白的,不如图形来得直观,Gnuplot在绘图方面非常简单,就拿文章开头统计访问量的例子来说,以count.log为数据源,代码大致如下: #!...绘图 有了Gnuplot,我们甚至可以通过CRON之类的方式打造简易的图形化监控系统。

    57510

    使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据

    通常,SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有: 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下,相似年龄的人应该聚集在同一地区。 下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。...# 权重矢量视图 热图 **热**图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。通常,SOM过程创建多个热图,然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。...) ``` 值得注意的是,上面的热图显示了失业率与教育水平之间的反比关系。...并排显示的其他热图可用于构建不同区域及其特征的图片。 **SOM网格中具有空节点的热图** 在某些情况下,您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。

    1.2K30

    R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

    通常,SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有: 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...SOM的关键特征是原始输入数据的拓扑特征保留在图上。这意味着将相似的输入样本(其中相似性是根据输入变量(年龄,性别,身高,体重)定义的)一起放置在SOM网格上。...SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下,相似年龄的人应该聚集在同一地区。 下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 ?...通过可视化整个地图上的权重向量,我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”,其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...# 权重矢量视图 热图 热图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。通常,SOM过程创建多个热图,然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。 在这种情况下,我们将SOM的平均教育水平可视化。 ? ?

    2.1K00

    后MATLAB时代的七种开源替代,一种堪称完美!

    这件事在国内社交媒体迅速发酵并登上热搜,引发学术界和技术界的广泛讨论。 现在只是禁止了实体名单的上的几所高校,但是谁又能保证后续不会加码制裁打击中国高校,抑制中国科技发展呢?...另外,也欢迎大家在留言区推荐你知道的替代工具。 1....其配套的绘图工具采用 gnuplot 。Octave 的使用也是基于字符终端模式的,当需要绘图时,将会调用 gnuplot 进行数据绘图,并显示出来。...当多个窗格出现在一个区域时,将使用标签页的形式显示。...在View菜单中可以设置是否显示这些窗格。 ? Spyder 的界面与 MATLAB 非常类似,其作者早年也承认模仿了 MATLAB 的设计。

    4.6K21

    使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

    通常,SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOM SOM可视化由多个“节点”组成。每个节点向量具有: 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...SOM的关键特征是原始输入数据的拓扑特征保留在图上。这意味着将相似的输入样本(其中相似性是根据输入变量(年龄,性别,身高,体重)定义的)一起放置在SOM网格上。...SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下,相似年龄的人应该聚集在同一地区。 下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。...通过可视化整个地图上的权重向量,我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”,其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...# 权重矢量视图 热图 **热**图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。通常,SOM过程创建多个热图,然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。

    1.2K30

    web前端学习:HTML5十个新特性

    (1)Canvas绘图:H5原生技术,基于网页画布绘制2D位图绘图技术,善于表现细腻颜色 (2)SVG绘图:H5借鉴技术,基于SVG绘图空间绘制2D矢量图绘图技术,缩放不会失真 (3)WebGL绘图:尚不是...(五)SVG绘图                     Scalable Vector Graphic,可缩放向量图 在H5标准之前的使用方法:SVG标签不能直接书写在网页中,只能编写在独立的XML文档中...;            网页中进行嵌入 纳入H5标准后的使用方法:SVG标签可以直接书写在网页中。...需要的数据只能由UI主线程来传递,处理的结果也必须交由UI线程来显示。...3)Cookie存储,如用户偏好、访问历史,浏览器兼容性好但处理麻烦且容量限制                     4)H5 WebStorage存储,如用户偏好、访问历史等安全要求的数据,老IE不兼容但易使用且容量大

    2.9K10

    Python和VizViewer进行自动驾驶数据集可视化

    通过VV的可配置选择功能,可以在地图上通过点击路径选择特定的场景,显示更多关于场景时间序列数据的细节。在下面的例子中,当场景路径的一部分在左边的地图上被选中时,右面的ego车辆的运动图就会更新。...热图分析 为了检查速度是如何受到位置的影响,可以使用热图特征分析聚合数据统计。热图收集数据到一个网格,然后分配一个颜色集的数据分布。热图显示了数据样本所在区域的颜色,而颜色本身代表了特征的大小。...下面的热图说明了这一点,显示了当序列帧的最小数目在3秒的间隔内从0增加到9秒时,样本的数目在减少。...下面的图片显示了两张热图,自我车辆速度(蓝色)和探员观察密度(红色)。在速度较低的地区,可能会导致代理观察计数的增加。...希望在将来,Lyft将扩展数据集,以包括从一组异构街道收集的样本。另一点是代理商标签的质量有时很差;标签分配不正确或代理中出现明显的异常运动,但这应该是一小部分数据样本所期望的。

    2K20

    Matplotlib绘图基础

    1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...为图添加标题:title 在图上添加文字: figtext 在轴系列上添加文字:text 设置网格: grid 设置多重绘图:hold 使用紧密布局:tight_layout 改变刻度和刻度标签的样式...:tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度:minorticks_off / minorticks_on 在多个子图上方绘制超级标题:suptitle 为图表添加数据表...:plot 绘制时间数据:plot_date 显示图表:show 3.1.5 清除函数 清除特定系列的轴对象: cla 从当前图中清除特定系列的轴对象:delaxes 清除当前图:clf 关闭图窗口:close

    3K70

    地平线提出AFDet:首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

    LiDAR-based 3D Object Detection 由于长度和顺序不固定,因此点云为稀疏和不规则格式,在输入到神经网络之前需要对其进行编码。一些研究利用网状网格将点云体素化。...CenterNet 从特征图上检测边界框的中心并以此预测目标对象的位置和类别。尽管CenterNet最初是为2D检测而设计的,但它也具有使用单目相机进行3D检测的潜力。...它们是关键点热图head,局部偏移head,z轴定位head,3D目标尺寸head和方向head。图1显示了Anchor Free目标检测器的一些细节。 ?...Object localization in BEV 对于热图head和偏移head,预测关键点热图和局部偏移回归图。关键点热图用于查找目标对象中心在BEV中的位置。...在推理阶段,使用最大池化和AND操作在之后的预测热图中找到峰值,这比基于IoU的NMS更快,更高效。经过最大池化和与运算后,可以轻松地从关键点热图收集每个中心的索引。BEV中的最终物体中心将是 ?

    3.4K20
    领券