plt
.
hist2d
(
.
.
.
)
cbar_ax
=
ax
.
fig
.
add_axes
(
.
.
.
)
plt
.
colorbar
(
cax
=
cbar_ax
,
.
.
.
)
关于
ax.fig.add_axes
的用法：
Joint and marginal histograms
前后结果对比修改前修改后前后代码示例修改前ax = sns.jointplot(...)plt.sca(ax.ax_joint)plt.hist2d(...)plt.colorbar(...)修改后ax = sns.jointplot(...)plt.sca(ax.ax_joint)plt.hist2d(...)cbar_ax = ax.fig.add_axes(...)plt.colorbar(cax=cbar_ax, ...)关于 ax.fig.add_axes 的
绘制垂直或水平颜色条以包含在出版物中。 指定的颜色条可以水平或垂直绘制，并且可以传入函数句柄以允许使用不同的颜色图。
写在最近的一些工作中，然后清理并在此处发布，以防对其他人有用。
例子： h1 =
plot
_
colorbar
([100, 5], 'h', '测试颜色图') h2 =
plot
_
colorbar
([150, 10], 'v', 'Test Colormap', @hsv)
matplotlib
.
colorbar
模块详解
上一篇我们围绕colormap颜色映射，详细介绍了
matplotlib
.colors 和
matplotlib
.cm模块。
使用
matplotlib
.colors模块可以完成大多数常见的任务。似乎很少需要直接使用
matplotlib
.cm模块。我们继续使用上一篇最后的例子来看看
matplotlib
设计
matplotlib
.cm模块的用途...
import
matplotlib
as mpl
import
matplotlib
.py
plot
as
plt
# 最后一行是在jupyter中需要写的，在pycharm中去掉即可
%
matplotlib
inlin.
修改后：cb =
plt
.
colorbar
(...)
density = cb.get_ticks()
plt
.clim(density.min(), density.max())
通过调试
plt
.
hist
2d
中的参数b
ins
，使得heatmap能够覆盖colorb
plt
.
hist
2d
()是一个用于绘制二维直方图的函数，它将数据分成多个小矩形，并统计每个小矩形中数据的数量。在二维直方图中，x轴和y轴代表两个不同的变量，而颜色代表在这两个变量的组合下的数据频率。
函数的基本语法如下：
```
python
plt
.
hist
2d
(x, y, b
ins
=(x_b
ins
, y_b
ins
), cmap='Blues')
其中，x和y分别是待绘制的数据的x轴和y轴，b
ins
是一个二元组，用于指定x轴和y轴的网格数量，cmap则是用于指定颜色映射的参数。
除了这些基本参数外，
plt
.
hist
2d
()还支持许多其他参数，例如alpha、norm等，可以通过查看官方文档来了解更多信息。
【秒懂+解决方案】git error: The following untracked working tree files would be overwritten by checkout: ...
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【一分钟解决】Python报错ImportError: attempted relative import with no known parent package
Tsttkx:
【一分钟解决】Matplotlib 中英文混排多字体设置问题
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【LaTeX中英排版系列】LaTeX中英双标题、作者、机构、摘要文档首页排版指北
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