contourf

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我想要在我的matpllotlib contourf圖上自定義一個顏色條。雖然我能夠使用科學記數法，但我試圖改變記譜法的基礎 - 實質上是爲了使我的蜱數在（-100,100）範圍內，而不是（-10,10）。例如，這將產生一個簡單的情節... import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt z = (np.random.random((1

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matplotlib輪廓工作while contourf在相同的數據集上失敗

我想要使用matlotlib的輪廓和contourf函數兩個變量的函數vizualize。使用相同的數據，輪廓可以完美運行，但輪廓會產生有缺陷的圖像。這是什麼原因？ from numpy import exp, pi import numpy as np # function to be plotted def R(n0,n1,y,d): r01 = -(n1-n0+y)/(n0

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改變的透明度/在Matplotlib

刪除等高線我使用contourf繪製一些數據，但我有麻煩，當涉及到設置透明度。我希望能夠設置填充和線條的透明度，但似乎無法做到這一點。的我的代碼的簡化版本如下： array = np.random.rand(100,100) #lonit and latit are latitude and longitude grids from an input dataset LONG, LAT =

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在Matlab contourf中將顏色設置爲某個值顏色

我想在Matlab中使用contourf繪製一個過程的時間演變。問題是在不同的時間步驟Matlab找到我的數據的最大值和最小值，並相應地設置顏色，因此第一個圖中的p = 1000可能是藍色，而下一個圖中可能有其他顏色。是否有任何方法使顏色保持一致，使每個值都具有某種顏色，而不考慮最大值和最小值？感謝

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matplotlib中colorbar的更新範圍

我想更新一個函數內的contourf圖，它可以正常工作。但是，數據的範圍發生變化，因此我也必須更新顏色條。那是我未能這樣做的地方。請參閱以下最低工作示例： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) # Random data dat

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極座標圖使用contourf地塊不正確範圍

我繪製球面座標運行一些流體動力學模擬數據，有時更喜歡pcolormesh使用contourf，因爲它看起來不錯，順利的，而不是像素化。但是，我注意到contourf總是將我的數據在極座標圖中擴展到r = 0，但我的數據從不包含r = 0。我使用下面的簡單示例重現了此問題： from pylab import * fig = figure(figsize=(6, 6)) ax = fig.ad

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如何在matplotlib中自定義孵化範圍？

的問題我有兩個100x100的arrays-一個與數據（我會打電話給array1）和一個與一些較小的，按比例的數據（我會打電話給array2）。我創建了一個測試數組，以查看array2 + array1高於還是低於特定閾值，並且每個點的結果應該是以下三個結果中的一個：array1 + array2該點是> 5，> 10或者都不是（< 5）。根據結果，我創建了一個新的100x100陣列（ar

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閱讀meshgrid從文件中的巨蟒

數據我有一個文件「data.dat文件」下面的數據： [[0.2 0.3 0.4][0.3 0.2 0.4][0.5 0.3 0.4]] 現在我讀從文件中這一數據爲 f=open("data.dat","r") z=f.read() f.close() 我x=[1 2 3] & y=[1 2 3] 。我做了一個meshgrid從x & y作爲 X,Y=plt.meshgrid(x,y)

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Matlab：用imcontour填充輪廓圖

我想從MATLAB中的圖像創建一個填充輪廓圖。但是，命令imcontour似乎沒有填充輪廓的選項。如果我使用contourf，它將所有輪廓線繪製成黑色。由於圖像具有很多輪廓級別，因此幾乎全部顯示爲黑色。是否有人知道如何填充imcontour或如何在圖像上有意義地應用contourf？

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python pyplot：contourf上的colorbar和散佈在同一個plot中

我有兩個不同的數據集。一個是nxM矩陣，另一個是Lx3熊貓數據幀。我在等值線圖（NxM）頂部覆蓋散點圖（Lx3數據幀），並且顏色條基於散點圖數據進行縮放。如何根據兩個數據集強制調整顏色條（如何同步兩個圖層上的顏色條）？ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #generate random matrix with min va