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我正在使用绘制直方图
plt.imshow(hist2d, norm = LogNorm(), cmap = gray)
其中hist2d
是直方图值的矩阵。除了 hist2d
中的元素为零之外,此方法工作正常。特别是,我获得了以下图像
但希望白色斑 block 变成黑色。
谢谢!
最佳答案
这是一种替代方法,不需要您通过为坏像素设置 RGB 值来破坏数据。
import copy
data = np.arange(25).reshape((5,5))
my_cmap = copy.copy(matplotlib.cm.get_cmap('gray')) # copy the default cmap
my_cmap.set_bad((0,0,0))
plt.imshow(data,
norm=matplotlib.colors.LogNorm(),
interpolation='nearest',
cmap=my_cmap)
问题是带有 0
的 bin 无法正确地进行日志规范化,因此它们被标记为“坏”,并且映射到不同的位置。默认行为是不在这些像素上绘制任何内容。您还可以指定绘制超出或低于颜色图限制的像素的颜色(默认是将它们绘制为最高/最低颜色)。
关于matplotlib - matplotlib.colors.LogNorm 中的零问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9455044/
我使用以下代码(的一个版本)来生成具有相邻颜色条的热图: # imports import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mat
我正在将对数正态 pdf 拟合到一些分箱数据,但我的曲线与数据不太匹配,请参见下图。我的代码是: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
我正在使用绘制直方图 plt.imshow(hist2d, norm = LogNorm(), cmap = gray) 其中hist2d是直方图值的矩阵。除了 hist2d 中的元素为零之外,此方法
我正在将 Matlab 代码(由其他人编写)翻译成 Python。 在 Matlab 代码的一部分中,变量 X_new 被设置为从对数正态分布中得出的值,如下所示: % log normal dist
from scipy.stats import lognorm posterior_fb = lognorm(s=np.log(1.14), scale=0.007) intervals = post
我正在尝试制作等高线图,其中等高线水平按值的对数缩放。但是,颜色栏没有在颜色旁边显示足够的值。这是一个简单的例子。 import numpy as N import matplotlib as M i
我正在尝试制作具有定义水平和对数范数的等高线图。下面是一个例子: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.
我目前在代码中运行一个相当大的蒙特卡洛模拟,性能还有一些不足之处。 我想知道是否有办法直接在数据库上运行它,我认为性能会好得多。我可以生成随机数,但我没有看到统计分布函数。 已经对我有很大帮助的第一步
我正在尝试为我的数据绘制对数正态分布。使用以下代码: mu, sigma = 136519., 50405. # mean and standard deviation hs = np.random.
我一直在尝试使用ImageGrid绘制一些面板。当我使用 grid.cbar_axes[0].colorbar(im) 设置颜色条时,颜色看起来不错,但颜色条上的比例读起来像是从 2x10^0 > 到
我是一名优秀的程序员,十分优秀!