colorbar

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Matlabでcontourfを使用してプロセスの時間発展をプロットしたいとします。 Matlabはデータの最大値と最小値を見つけ出し、それに応じて色を設定するので、最初のプロットのp = 1000は青色で、次のプロットは他の色を持つ可能性があります。各値が最大値と最小値に関係なく一定の色を持つように色を一貫させる方法はありますか？ vectは、あなたがプロットされている行列/ベクトルである、また

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seaborn.kdeplotのカラーバー

サイドにカラーバーがあるSeaborn.kdeplotでカーネル密度推定を作成します。カーネル密度推定-が作成されている間 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np; np.random.seed(10) import seaborn as sns; sns.set(color_codes

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python matplotlibのカラーバーの数値フォーマットを設定

matplotlibのカラーバーの数のスケールを設定しようとしています。（つまり、すべての値に0.001を掛ける）ので、ラベルを使用して、値のスケール（すなわち、ガウス* 10^3の磁場）を示すことができます。これまでは、 cbar1.ax.set_xticklabels(cbar1.ax.get_xticklabels(), size = 10, rotation=90) comandを使

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gridspecセル内のmatplotlibオブジェクトのサイズ変更（matshowとcolorbarのサイズが一致しません）

matshowオブジェクトとcolorbarオブジェクトは、gridspecセル内の同じスペースを埋めることがないため、高さが異なります。は通常、私は、引数を「縮小」カラーバーを使用しますが、これはgridspecオブジェクトにネストされたときに動作するようには思えないどのように私はmatshowヒートマップのサイズを変更せずにカラーバーオブジェクトを縮小することができますか？事前におかげ

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Matplotlib：色合わせのずれがありますか？

私はオーダーメイドのカラーマップで0-69の範囲のデータをプロットしようとしています。次に例を示します。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap colors = [(0.9, 0.9, 0.9), # Value = 0

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Pythonの：大行列のためのプロットヒートマップ

私はサイズの大きな行列を持っている500 X 18904. 値のほとんどがゼロなので、私はゼロの中で支配として明確にパターンを視覚化することはできませんよカラーバー。データをより詳細に見るには、別の画像セグメントを拡大する必要があります。カラーバーを使用してこのデータを視覚化する信頼できる方法はありますか？ここに私のコードと出力があります。 import numpy as np import

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Matplotlib等高線マップカラーバー

私は等高線図にデータをプロットしています。計算は変換された値に作用するので、元の値に戻す必要があります。コードの4行目は、再翻訳プロセスです。しかし、私がプロットすると、カラーバーに相対値が表示され、カラーバーの上部にシフト値が表示されます。行列の値をチェックして元の値が入っているのは単なる奇妙なことです。元の値が表示されては、どのように私は、カラーバーを表示することができますか？ fig=p

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matplotlib/xarrayのカラーフィールドの中央にカラースケールラベルを移動するには？

私は次のように作成した離散的な値（=カテゴリ/因子）とヒートマップ有する： import xarray dats = xarray.DataArray([[2,4,3,5,1],[8,4,5,3,2], [9,3,4,4,1]]) dats.plot(levels=range(0, 11, 1), cmap='Blues') Iがの中央にカラースケール/凡例の数字を移動したいとそれぞれのフ

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R：格子ヒートマップからカラーバーを除外する

latticeパッケージを使用してヒートマップをプロットしています。一部のプロットでは、プロットの横に自動的に印刷されるカラーバーを除外したいと考えています。残念ながら、私はそれを隠すオプションを見つけることができませんでした。これを達成する簡単な方法はありますか？

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プロットの色NaNの値

私は色をいくつかの配列にプロットしようとしていて、値の一部をnp.nan（解釈しやすいように）に変換してプロットしたとき（白？）、カラーバー。 #this is before converted to nan array = np.random.rand(4,10) plt.pcolor(array) plt.colorbar(orientation='horizontal')