我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

python可视化之颜色映射详解

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

python可视化之颜色映射详解

本文主要介绍一下在学习可视化过程里遇到的一些情况

比如cmap=plt.cm.Blues的映射


import matplotlib.pyplot as plt
from random_walk import RandomWalk
# Keep making new walks, as long as the program is active.
while True:
    # Make a random walk.
    rw = RandomWalk(50_000)
    rw.fill_walk()
    # Plot the points in the walk.
    plt.style.use('classic')
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 9))
    point_numbers = range(rw.num_points)
    y_values=rw.y_values
    ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,
        edgecolors='none', s=1)
    # Emphasize the first and last points.
    ax.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
    ax.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none',
        s=100)
    # Remove the axes.
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
    plt.show()
    keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
    if keep_running == 'n':
        break

 ax.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=range(50000), cmap=plt.cm.Blues,

这里的c和cmap是一起使用的

c是一个列表,列表里面的数值不一定要按照大小顺序排列,但是数值的大小对应着颜色映射,数值本身越小,颜色越浅。而数值的位置对应着点的顺序,列表里面的第一个数(不管大小),对应着由x_values和y_values产生的点

这里的y_values是由随机漫步产生的,第一个点到最后一个点是连续变化的,这种随机漫步会导致,第一个点到最后一个点的位置规律是有迹可循的(比如y值是从小到大变化的),局部看上去是随机的,但是趋势不是,趋势是有规律的。

所以列表里面的数值大小不固定,可能是从小到大,也可能是从大到小,例如下面这里是从小到大排列的。第一个点对应的数值小,所以颜色浅,反之最后一个点数值大,颜色深。第一个点偏上,最后一个点偏下,说明y应该是逐渐变小的,那么y_values应该是从大到小,所以对应的点的颜色就是从深到浅。也就是说点的位置变化(如y值)有规律,那么颜色的变化也是有规律的。因为在使用c=y_values的时候,是根据点的y值来的。

总之,关键字实参c=point_numbers的列表里面数字的位置对应点的顺序,而数值的大小,对应颜色深浅。

反之,如果c=y_values,第一个点到最后一个点的y值是从低到高的话,那么颜色是由浅到深的。

这里的c=range(50000)的时候,数据是从小到大排列的,所以第一个点到最后一个点颜色从浅到深。点的位置变化有迹可循,颜色变化也有迹可循,所以整体看起来会比较有规律。

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注编程网的更多内容!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

python可视化之颜色映射详解

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

Matplotlib可视化之自定义颜色绘制精美统计图

自定义颜色 在生活中,我们可能对色彩的搭配与审美有自己的偏好,因此,我们可能希望matplotlib遵循自定义的颜色方案,以便所绘制的图形更好地适合文档或网页。 matplotlib中有多种定义颜色的方法,常见的方法包括: 1.三元组(Tr
2022-06-02

Python数据可视化详解

数据可视化是一种将庞杂抽象的数据转化为直观易懂的图形的数据呈现技术,它能帮助我们快速把握数据的分布和规律,更加轻松地理解和探索信息,本文通过代码图片详细介绍了Python数据可视化,感兴趣的小伙伴可以参考阅读
2023-05-16

Python可视化函数plt.scatter详解

这篇文章主要介绍了Python可视化函数plt.scatter详解, 关于matplotlib的scatter函数有许多活动参数,如果不专门注解,是无法掌握精髓的,本文专门针对scatter的参数和调用说起,并配有若干案例,需要的朋友可以参考下
2023-05-15

Python数据分析之绘图和可视化详解

一、前言 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行
2022-06-02

Python可视化总结之matplotlib.pyplot基本参数详解

本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,其中主要整理了matplotlib.pyplot绘图的基本参数的相关问题,包括了figure、xlabel、grid等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。【相关推荐:Python3视频教程 】1.matplotlib简介matplotlib 库是 Python 中绘制二维和三维图表的数据可视化工具特点: 使用简单绘图语句实现复杂绘图效果
2022-06-29

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录