python 시각 화 matplotlib 그림 은 colorbar 도 구 를 사용 하여 색상 을 정의 합 니 다.

python matplotlib 그림 은 colorbar 도 구 를 사용 하여 색상 colorbar 를 사용자 정의 합 니 다(mapple/plot 없 이 colorbar 를 그립 니 다)
사용자 정의 colorbar 는 자신 이 원 하 는 colorbar 를 그 릴 수 있 습 니 다.자 유 롭 고 제약 을 받 지 않 으 며 기 존 그림(plot/mappable)에 의존 하지 않 습 니 다.mpl.colorbar.colorbarBase 클래스 를 사용 합 니 다.colorbar 클래스 는 기 존 그림 에 의존 해 야 합 니 다.
매개 변 수 는 아래 의 설명 을 참고 할 수 있 습 니 다->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]
매개 변수 간단 설명
x:colorbar 의 위치,길이,너비 설정 에 사용 할 수 있 습 니 다

norm:규범화 C 에 색상 바 의 최대 최소 치 를 설정 합 니 다

4.567917.cmap:색상(본 박문 의 마지막 부분 인 추천 색 띠 와 사용자 정의 색 띠 를 참고 할 수 있 습 니 다)

boundaries:extend 를 사용 하려 면 norm 외 에 두 개의 추가 boundaries 가 있어 야 합 니 다

방향:colorbar 방향,눕 기 또는 수직

extend:연장 방향(norm 외 colorbar 연장 가능)

4.567917.ticks:각 단락 의 tick(기호)를 예 로 들 어 보 세 요.먼저 가로 좌표 의 이름과 df 를 정의 합 니 다.int： 예 를 들 어 가로 좌표 의 이름과 df 를 먼저 정의 합 니 다.int：

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

# x_normed_int      4*4   ，      
df_int = pd.DataFrame(, columns=variables_int, index=labels_int)

다음은 그림 을 그 리 는 것 이다.

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()

그 중:

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

cmap 수정 을 통 해 다른 색상 테 이 프 를 얻 을 수 있 습 니 다.






최종 결 과 는 다음 그림 과 같다.

python 시각 화 된 matplotlib 그림 에 대해 colorbar 도 구 를 사용 하여 색상 을 정의 하 는 글 을 소개 합 니 다.더 많은 python colorbar 사용자 정의 색상 내용 은 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 찾 아 보 세 요.앞으로 도 많이 사랑 해 주세요!