這里所指的二維圖,是二維矩陣數據的平面色彩顯示
- # -*- coding:utf-8 -*-
- from matplotlib import mpl
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
- #----------------------------------------------
- data=np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1) #生成隨機數據,5行5列,最大值1,最小值-1
- fig = plt.figure()
- # 第一個子圖,按照默認配置
- ax = fig.add_subplot(221)
- ax.imshow(data)
- # 第二個子圖,使用自定義的colormap
- ax = fig.add_subplot(222)
- cmap=mpl.cm.cool #可以使用自定義的colormap
- ax.imshow(data,cmap=cmap)
- # 第三個子圖增加一個colorbar
- ax = fig.add_subplot(223)
- cmap=mpl.cm.hot #可以使用自定義的colormap
- im=ax.imshow(data,cmap=cmap)
- plt.colorbar(im)
- ## 第四個子圖可以調整colorbar
- ax = fig.add_subplot(224)
- cmap = mpl.cm.winter
- norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1)
- im=ax.imshow(data,cmap=cmap)
- plt.colorbar(im,cmap=cmap, norm=norm,ticks=[-1,0,1])
- plt.show()
# -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #---------------------------------------------- data=np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1) #生成隨機數據,5行5列,最大值1,最小值-1 fig = plt.figure() # 第一個子圖,按照默認配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(data) # 第二個子圖,使用自定義的colormap ax = fig.add_subplot(222) cmap=mpl.cm.cool #可以使用自定義的colormap ax.imshow(data,cmap=cmap) # 第三個子圖增加一個colorbar ax = fig.add_subplot(223) cmap=mpl.cm.hot #可以使用自定義的colormap im=ax.imshow(data,cmap=cmap) plt.colorbar(im) ## 第四個子圖可以調整colorbar ax = fig.add_subplot(224) cmap = mpl.cm.winter norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1) im=ax.imshow(data,cmap=cmap) plt.colorbar(im,cmap=cmap, norm=norm,ticks=[-1,0,1]) plt.show()