colormap

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是我使用matplotlib創建的子圖。是否可以根據預先定義的範圍對顏色進行編碼？我想傳遞一個額外的參數電壓到函數drawLoadDuration並定義一個設置顏色的比例尺（使用if-else構造？）。電壓越高，陰影越深。此外，由於某種原因，彩條的y-tick標籤未顯示。任何鉛是最受歡迎的......謝謝！ import matplotlib.cm from pylab import * i

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在圖像頂部的熱圖

我有不同的對象（Pascal Voc）圖像，我有一個概率熱圖。我想通過繪製圖像並以某種方式將熱圖繪製在其上來對其進行可視化。什麼是最好的方式來做到這一點？我想使用alpha通道是這樣的： im_heat = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],4)) im_heat[:,:,:3] = image im_heat[:,:,3] = np.rint(

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python matplotlib colormap也被後續的地塊繼承

我有兩個在python中使用matlpotlib的地塊。在第一個，我有一個色彩地圖plt.summer()。不幸的是我的第二個陰謀也繼承了這個色彩地圖。我怎樣才能阻止第一個將其規格傳播給其他地塊？一旦我傳遞給另一個情節，我怎麼能把它關掉？

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如何在Windows上使用pip爲Spyder（Python 3.5）安裝色彩映射

我想使用cmap_builder，所以我試過 from colormap import cmap_builder。當我試圖，Spyder的扔我一個錯誤 ImportError: No module named 'colormap' 所以我嘗試安裝，pip install colormap在http://colormap.readthedocs.io/en/latest/ 這說明沒有工作，顯示一條

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Colormap線顯示爲相同的顏色。

我在延長this的問題，以弄清楚如何使每條線條成爲不同的紅色或黑色陰影。這可能需要製作自定義顏色映射表或調整顏色表「RdGy」。使用從最後一個問題的數據和包，這是我到目前爲止有： df0.groupby([df0.ROI.str.split('_').str[0],'Band']).Mean.plot.kde(colormap='RdGy') plt.legend() plt.show()

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顏色貼圖上的輪廓：不連續（Python）

我在python中製作了一些顏色貼圖。在他們之上我想要增加一些大陸輪廓，使用我運行的模型中提供的海陸面具。它由1或0,1組成，0組成無土地。有一些奇怪的字符寫入等值線圖。這裏有沒有人知道我怎樣才能讓輪廓連接到自身，這樣就可以順利進行，而不會被每行之間的小奇怪字符打斷？這裏是數字看起來像什麼：這裏是一段代碼（注意這個地圖是含有其他地圖陰謀的一部分，所以這是指數9的地圖）。 lsmfile =

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定義每個設置值的色彩映射表以陣列

我有3組值的陣列，我想顏色：爲0和1（np.ma.masked_array(array, array > 1.)）我想要的梯度之間的值（cmap = cm.Greens例如）爲等於2（np.ma.masked_array(array, array != 2.)）我想要的顏色是紅色爲等於3（np.ma.masked_array(array, array != 3.)）我要值的值的顏色是灰色我

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Matplotlib：如何在2個或更多的顏色中切割一個顏色條？

我有3組值的數組：0和1（綠色梯度）值等於2（紅色）之間值值等於3（灰）多虧了這個帖子（Define a colormap for each set of values in an array）我能得到這個代碼： from random import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ma

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根據繪製的值的範圍，在Python中繪製顏色映射會意外改變？

我正在使用pyplot.imshow以下面的代碼顯示帶有兩個最小點的顏色映射。然而，運行代碼顯示了黑色的兩個最小點，但是位置錯誤（它們應該在（x1，y1）和（x2，y2））。更重要的是，如果改變t_max，位置也會有所不同。我究竟做錯了什麼？ import numpy import matplotlib.pyplot as pyplot import matplotlib.cm as cm

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使用'set_under'或'set_over'後重置默認的matplotlib色彩值

這是一直困擾我一段時間的東西。無論何時我使用cmap.set_under()或cmap.set_over()方法更改超出界限值的顏色，它們似乎都會將這些更改應用於使用該顏色映射的所有實例。以下是我所指的一個例子。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np rand_data = np.random.randint(50, size=