matplotlib实现显示伪彩色图像及色度条

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 设置x和y的坐标范围 x=np.arange(-2,2,0.01) y=np.arange(-2,2,0.01) # 转化为网格 x,y=np.meshgrid(x,y) z=np.power(x,2)+np.power(y,2)-1 plt.contour(x,y,z,0) plt.show() main() 绘制的时候要保证x,y,z的维度相同 结果如下: 以上这

在matplotlib下,一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),可以使用subplot()快速绘制,其调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) 图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列,plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域,如何理解呢? 如果numRows ＝ 3,numCols ＝ 2,那整个绘制图表样式为3X2的图片区域,用坐标表示为(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3).

我就废话不多说了,直接上代码吧! import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设

代码为: import matplotlib.pyplot as plt #用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 picdir = 'C:\\Users\\wyt\\Desktop\\test\\ship\\012400.jpg' img = mpimg.imread(picdir) plt.imshow(img) plt.title('Original train image') plt.show() 显示结果如下,是以热

在python中经常会用到pandas来处理数据,最常用的数据类型是dataframe,但是有时候在dataframe有时间字段需要画时间序列图的时候会遇到一些问题,下面是我处理这个问题的一个小案例,希望可以帮到在坑里的小朋友哦,开个小玩笑. code as fallows: doc_list = [] doc_target = doc.iloc[:, 141:142] for i in doc.iloc[:, 3:4].values.tolist(): for j in i: doc_list

今天发现sympy依赖的库mpmath里也有很多数学函数,其中也有在复平面绘制二维图的函数cplot,具体例子如下 from mpmath import * def f1(z): return z def f2(z): return z**3 def f3(z): return (z**4-1)**(1/4) def f4(z): return 1/z def f5(z): return atan(z) def f6(z): return sqrt(z) cplot(f1) cplot(f2)