如何使用contourf()制作动画?
我正在尝试为某些时间相关数据的空间坐标的 wigner 函数设置动画.wigner 函数是二维的，所以我使用 contourf() 来绘制它.我将数据存储在 HDF5 文件中，可以即时制作 Wigner 分布，但我不知道如何为其设置动画.我能找到的所有动画教程和示例(例如 这个 和 这个)严格用于线图.具体来说，他们的 animate(i) 函数使用 line.set_data()，我似乎找不到
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Matplotlib/CartoPy等高线图下方的实心填充
我希望在我的轮廓数据(Matplotlib 中的轮廓)下方添加一个实体填充.具体来说，我希望将实体填充限制为特定的 shapefile，在这种情况下，美国大陆的各个州. 我当前的情节
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具有 X Y Z 数据的 2D 密度图
我正在尝试绘制x，y和z(高程)的2d地形图.我按照以下链接中的步骤操作，但我得到了非常奇怪的情节. Python:来自3个列表的2d等高线图:x、y 和 rho? 我花了将近半天的搜索时间，却一无所获. 将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为plt导入scipy.interpolate#导入数据:导入 xlrdloc =“〜/Desktop/Book4.x
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在Matplotlib中更改/删除轮廓线的透明度
我正在使用Contourf绘制一些数据，但是在设置透明度时遇到了麻烦.我希望能够设置填充和线条的透明度，但似乎无法做到这一点. 我的代码的简化版本如下: array = np.random.rand(100,100)#lonit和latit是来自输入数据集的纬度和经度网格LONG, LAT = np.meshgrid(lonit, latit)经度，纬度 = m(LONG, LAT)pp
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contourf() 在有限数据上绘制空白区域
我正在尝试通过以下程序使用 matplotlib.pyplot.contourf()绘制3D图表: 将 numpy 导入为 np导入matplotlib.pyplot作为plt进口scipy# 为一维数组“Altitude"中的每个值计算快速傅立叶变换# 并将它们垂直堆叠以形成称为“傅立叶"的二维 fft 值数组傅里叶= np.array([])对于我在范围内(len(Altitude)):Ne
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带有自定义颜色图的pyplot outlinef重复颜色而不是更改
我想用对数颜色代码绘制一些数据，其中十年限制由白/黑界面指示.灰度级用于显示十年的一些细分.我的问题是，即使颜色映射表中的条目数正确(至少我认为)，每十年也有两个白色相邻区域.有人可以帮忙吗? 与此同时，我进行了一些测试，发现它是未使用的重复图案的第二种颜色(灰色(0.25))，但我仍然不知道为什么. 这是代码的简短版本: 将 numpy 导入为 np导入matplotlib.pyp
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Matplotlib的3D图
我只是想在 3D 中绘制表面及其轮廓，就像 this 示例. 这是我用来做这件事的代码: 将matplotlib.pyplot导入为plt从mpl_toolkits.mplot3d导入axes3d从 matplotlib 导入 cm导入 numpydef plot_3d_contour(x_dim, y_dim, x_steps, y_steps, scalar_field, file_p
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共享相同颜色条的2x2 Contourf图
我想在下面的2x2图的右侧添加一个颜色条. 将matplotlib.pyplot导入为plt将numpy导入为npx = np.linspace(-np.pi * 2，np.pi * 2，num = 50)y = np.linspace(-np.pi * 2，np.pi * 2，num = 50)def fun(x，y，pw1，pw2):X，Y = np.meshgrid(x，y)返回(X，Y，
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matplotlib中颜色栏的更新范围
我想更新一个函数中的 contourf 图，该方法工作正常.但是，数据范围会发生变化，因此我还必须更新颜色栏.那是我做不到的地方. 请参阅以下最低工作示例: 将matplotlib.pyplot导入为plt将numpy导入为np无花果= plt.figure()斧= fig.add_subplot(111)#随机数据数据= np.random.rand(10，10)#绘制数据等级= np.
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Matplotlib标准化颜色条(Python)
我正在尝试使用matplotlib(当然还有numpy)绘制轮廓线图.它可以正常工作，可以绘制应绘制的图，但是很遗憾，我无法设置颜色栏范围.问题是我有很多图，需要所有图都具有相同的颜色条(相同的最小和最大值，相同的颜色).我复制并粘贴了我在互联网上找到的几乎所有代码段，但均未成功.到目前为止，我的代码: import numpy as np;导入matplotlib为mpl;导入matplot
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python pyplot:contourf上的colorbar，并在同一图中散布
我有两个不同的数据集.一个是一个numpy NxM矩阵，另一个是Lx3熊猫数据帧.我在等高线图(NxM)上叠加了散点图(Lx3数据帧)，并且颜色条基于散点图数据进行缩放.如何强制颜色条基于两个数据集进行缩放(如何在两个绘图层上同步颜色条)? 将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为plt#生成最小值为1且最大值为5的随机矩阵xx = np.random.choice(a
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如何用不同颜色的轮廓图覆盖controuf图？
（我问过在MATLAB之前也是一样） 例如，我想叠加一个地震限制的 contourf -图（或 pcolor ）和灰色比例尺轮廓-图，但是当我添加后者还会更改以前的颜色图。 解决方案 此答案几乎完全取自轮廓演示示例： import numpy as np import matplotlib.cm as cm import matplotlib.mlab as mlab
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Matplotlib Contourf图中的对称对数色标
如何为轮廓创建带有符号对数（对称对数）比例的轮廓图。即同时显示负值和正值的对数刻度。 一种可能是解决此示例： http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/contourf_log.html 以下给出该对数刻度的配方： 来自matplotlib导入pyplot，代码 cs = pyplot。 outlinef（X，Y，z，lo
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matplotlib：将颜色分配给半径
我有一张磁盘的3D图。 现在，我想根据存储在数组中的值在颜色上绘制表面。 例如圆盘半径为300mm。数组可以是： arr = np.array（[[114.28，14]， [128.57，16 ]， [142.85,19]， [157.13,20]， [171.41,21]， [185.69,22]， [199.97,24 ]， [214.25,27]， [228.53
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如何从Matlab中的现有数据集创建颜色图?
我目前在Matlab中从现有数据集中获得了二维轮廓图.我制作了一个[x，y]网格，并使用该网格和z数据使用轮廓f(x，y，z)生成了二维轮廓图.我的目标是将相同的数据作为具有柔和的颜色渐变的色图而不是作为具有不同色带的二维轮廓图来重现. 我尝试将imagesc(x，y，z)与[x，y]用作网格并没有使用.我最终得到了一个错误函数“试图将SCRIPT imagesc作为函数执行:" x
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Python Matplotlib Colorbar科学表示法基础
我正在尝试在matpllotlib Contourf图上自定义颜色条.虽然我能够使用科学计数法，但我正在尝试更改计数法的基础-实质上是使我的价格变动范围在(-100,100)而不是(-10,10)内. 例如，这将生成一个简单的图... import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt z = (np.random.random((1
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Matlab \ Octave与轮廓f的结果不同
我在八度音阶中使用contourf有一个问题. 如果我在octave和matlab中测试以下代码，结果将完全不同. Matlab的结果很好. A1=[38 44 51 58 65 72 79 86 93 100 38 44 51 58 65 72 79 86 93 100
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在Matlab中创建颜色图
我有一个等高线图，数据范围从-90到90度.现在我正在使用喷气机，所以我有一张看起来像这样的地图已要求我更改颜色图，以便不使用渐变，而是对每5个色系使用固定的颜色(因此，我相信36种颜色).我也考虑过在[5 10]和[-10 -5]区间使用相同的颜色，依此类推. 我的代码很长，因为我要处理大量数据，但这只是其中的一部分，所以您可以看到我正在使用什么函数来绘制此图 %% x1=data(
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色彩图三种颜色
我有一个netcdf文件，其中有正电流和负电流(分别是上升流和下降流).我想创建一个轮廓线，其中下移为绿色，上移为红色，0为黑色.到目前为止，这是我的代码，其中包括Mathworks网站上的一些代码 https://nl.mathworks.com/matlabcentral/answers/81352-colormap-with-both-positive-and-negative-values
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从3个向量创建轮廓图
我正在尝试根据以下数据创建轮廓图: pH D Tur 5.10 3 79.18918919 5.50 6 92.97297297 5.00 0 50.09009009 5.00 6 90.36036036 5.10 9 91.08108108 5.10 12 89.18918919 5.10 15 83.6036036
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