緑から赤の範囲のヒートマップをPythonで作成するにはどうすればよいですか? (Matplotlib)
Pythonで緑から赤の範囲のヒートマップを作成するには、次の手順を実行できます-
- 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
- さまざまな色の辞書を作成します。
- LinearSegmentedColormap を使用して、線形マッピングセグメントからカラーマップを作成します 。
- 図とサブプロットのセットを作成します。
- 5☓5次元のランダムデータを作成します。
- 不規則な長方形のグリッドを使用して疑似カラープロットを作成します。
- ScalarMappableのカラーバーを作成します インスタンス、*マップ可能* 。
- 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。
例
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cdict = {'red': ((0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 0.7)), 'green': ((0.0, 0.7, 0.7), (0.5, 1.0, 1.0), (1.0, 0.0, 0.0)), 'blue': ((0.0, 0.0, 0.0), (0.5, 1.0, 1.0), (1.0, 0.0, 0.0)) } GnRd = colors.LinearSegmentedColormap('GnRd', cdict) fig, ax = plt.subplots(1) data = np.random.rand(5, 5)*6.-3. p = ax.pcolormesh(data, cmap=GnRd, vmin=-5, vmax=5) fig.colorbar(p, ax=ax) plt.show()
出力
-
matplotlibを使用してPythonを使用してヒストグラムを作成するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。 データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できま
-
matplotlibを使用してPythonで正弦関数を作成するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。 Pyth