matplotlib . pyplot . pcolor()python 中的函数
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Matplotlib 是数据可视化中使用的著名 Python 包。Numpy 是 Matplotlib 的数值数学扩展。Matplotlib 能够生成高质量的图表和图形。Matplotlib 产生面向对象的应用编程接口，用于使用图形用户界面工具包(如 Tkinter、wxPython 或 Qt)将地块嵌入项目中。约翰·d·亨特是 Matplotlib 的最初开发者，它是根据 BSD 风格的许可证发行的。
matplotlib.pyplot.pcolor()
Matplotlib 包含多种有助于执行不同任务的函数，其中之一就是matplotlib . pyplot . pcolor()函数。Matplotlib 库中 pyplot 模块中的 pcolor()函数有助于创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。
语法:matplotlib . pyplot . pcolor( args，alpha=None，norm=None，cmap=None，vmin=None，vmax=None，data=None，kwargs) 调用签名: pcolor([X，Y，] C，kwargs) 参数: C: 表示定标器 2-D 数组 X，Y: 可选 捕捉: bool，可选 其他参数: 抗锯齿: bool，可选 * kwargs Returns:该函数返回一个集合，即matplotlib . collections . collection**
注意:对于较大的数组，matplotlib.pyplot.pcolor()的工作速度非常慢。
下面的例子演示了 matplotlib.pyplot.pcolor()函数的工作原理:
示例 1:使用 pcolor()功能生成图像
借助 pcolor()函数，我们可以生成二维图像风格的图，如下图所示
Python 3
# Demonstration of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
Z = np.random.rand(4, 12)
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)
c = ax0.pcolor(Z)
ax0.set_title('No edge image')
c = ax1.pcolor(Z, edgecolors='k', linewidths=5)
ax1.set_title('Thick edges image')
fig.tight_layout()
plt.show()
输出:
例 2:使用对数刻度加工 pcolor()
Python 3
# Demonstration of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
N = 100
X, Y = np.mgrid[-4:4:complex(0, N), -4:4:complex(0, N)]
# Image show that a low hump with a spike coming out.
# We need a z/colour axis on a log scale in order
# to watch both hump and spike.
Z1 = np.exp(-(X)**2 - (Y)**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
Z = Z1 + 50 * Z2
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)
c = ax0.pcolor(X, Y, Z,norm=LogNorm(vmin=Z.min(), vmax=Z.max()), cmap=plt.cm.autumn)
fig.colorbar(c, ax=ax0)
c = ax1.pcolor(X, Y, Z, cmap=plt.cm.autumn)
fig.colorbar(c, ax=ax1)
plt.show()
输出:
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