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python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色
站长资源 2024/11/23 佚名
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python matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色 colorbar（draw colorbar without any mapple/plot）

自定义colorbar可以画出任何自己想要的colorbar，自由自在、不受约束，不依赖于任何已有的图(plot/mappable)。这里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase类，而colorbar类必须依赖于已有的图。

参数可以参考下面的描述->matplotlib：

class matplotlib.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=None, norm=None, alpha=None, values=None, boundaries=None, orientation=‘vertical', ticklocation=‘auto', extend=‘neither', spacing=‘uniform', ticks=None, format=None, drawedges=False, filled=True, extendfrac=None, extendrect=False, label='')[source]

参数简单描述

  • ax :可用于设置colorbar的位置、长、宽
  • norm :用于规范化–设置颜色条最大最小值
  • cmap：颜色（可参考本篇博文的最后部分——推荐色带与自定义色带）
  • boundaries：要想使用extend，在norm之外，必须要有两个额外的boundaries
  • orientation：colorbar方向，躺平or垂直
  • extend：延伸方向(在norm之外colorbar可延伸)
  • ticks：自定义各段的tick（记号）给一个例子，首先定义一下横纵坐标的名称，以及df_int：

给一个例子，首先定义一下横纵坐标的名称，以及df_int：

labels_int = ['A', 'B', 'C', 'D']
variables_int = ['A', 'B', 'C', 'D']

# x_normed_int 可以是一个4*4的数组，经过归一化的
df_int = pd.DataFrame(, columns=variables_int, index=labels_int)

接下来就是画图了：

fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111)
  cax = ax.matshow(df, interpolation='nearest', cmap='GnBu')
  fig.colorbar(cax)

  tick_spacing = 1
  ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))
  ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))

  ax.set_xticklabels([''] + list(df.columns))
  ax.set_yticklabels([''] + list(df.index))
  plt.show()

其中：

cax = ax.matshow(df, interpolation='nearest', cmap='GnBu')

可以通过cmap修改，得到不同的颜色带

python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色

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python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色

最终可以看到结果如下图：

python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色

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苹果官方表示：

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据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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