Matplotlib cmap binära alternativ

cm (colormap) Den här modulen innehåller en stor uppsättning kolormaps, funktioner för registrering av nya kolormaps och för att få en colormap med namn och en mixin-klass för att lägga till färgkartningsfunktionalitet. klass matplotlib. cm. ScalarMappable (normNone. CmapNone) Detta är en mixin-klass för att stödja skalärdata till RGBA-kartläggning. ScalarMappable använder data normalisering innan du returnerar RGBA-färger från den givna kolumnen. Det normaliserande objektet som skala data, vanligtvis i intervallet 0, 1. Om None. norm som standard till en color. Normalize objekt som initierar sin skalning baserat på de första data som behandlas. Colormap användes för att kartlägga normaliserade datavärden till RGBA-färger. Lägg till en post i en ordlista med booleska flaggor som är inställda på True när mappbar ändras. Autoscale de skalära gränserna för norminstansen med hjälp av nuvarande array Autoscale de skalära gränserna för norminstansen med hjälp av den aktuella arrayen, ändra endast gränser som är Inga Ring detta när mappbar ändras för att meddela alla callbackSM-lyssnare till signalen 8216changed8217 Om mappbar har ändrats sedan den senaste kontrollen, returnera True returnerar annars False The Colormap instans av denna ScalarMappable. Den sista färgfältet som är associerad med denna ScalarMappable. Kan vara Ingen. Returnera matrisen returnera min, max av färggränserna för bildskalning, returnera kolormärken Normaliseringsexemplet för denna ScalarMappable. Ställ in bildmatrisen från numpy array A sätta normen gränser för bildskalning om vmin är en length2-sekvens, tolka den som (vmin, vmax) som används för att stödja setp ACCEPTS: en längd 2-sekvens av floats ställer in colormap för luminansdata ACCEPTS: en colormap eller registrerat kolormapnamn anger normaliseringsinstansen Returnera en normaliserad rgba array som motsvarar x. I det normala fallet är x en 1-D eller 2-D-sekvens av skalär, och motsvarande ndarray av rgba-värden kommer att returneras, baserat på normen och kolormapset för denna ScalarMappable. Det finns ett speciellt fall för hantering av bilder som redan är rgb eller rgba, som kan ha lästs från en bildfil. Om x är en ndarray med 3 dimensioner, och den sista dimensionen är antingen 3 eller 4, kommer den att behandlas som en rgb eller rgba array, och ingen kartläggning kommer att göras. Om den sista dimensionen är 3, används alfakvalen (defaulting to 1) för att fylla i genomskinligheten. Om den sista dimensionen är 4, ignoreras alfa kwarg den ersätter inte den existerande alfasen. En ValueError kommer att höjas om den tredje dimensionen är annan än 3 eller 4. I båda fallen, om bytes är False (standard), kommer rgba-arrayen att flyta i 0-1-området om det är True. Den returnerade rgba-arrayen kommer att vara uint8 i området 0 till 255. Om norm är False utförs ingen normalisering av ingångsdata, och antas redan vara i intervallet (0-1). Obs! Den här metoden förutsätter att ingången är välbeteenden. Det kontrollerar inte om anomalier som x är en maskerad rgba-array eller är en heltals typ annat än uint8 eller är en flytande punkt rgba array med värden utanför 0-1-intervallet . matplotlib. cm. getcmap (nameNone. lutNone) Få en colormap instans, defaulting till rc värden om namnet är None. Kolormaps som läggs till med registercmap () har företräde framför inbyggda kolormaps. Om lut inte är None måste det vara ett heltal som anger antalet inmatningar som önskas i uppslagstabellen, och namnet måste vara ett standardmpl-kolormärnamn. matplotlib. cm. registercmap (nameNone. cmapNone. dataNone. lutNone) Lägg till en colormap till den uppsättning som känns igen av getcmap (). Det kan användas på två sätt: i det första fallet måste cmap vara en matplotlib. colors. Colormap instans. Namnet är valfritt om det saknas, namnet kommer att vara namnattributet för cmapet. I det andra fallet överförs de tre argumenten till LinearSegmentedColormap initialiseraren, och den resulterande kolormapan är registrerad. matplotlib. cm. revcmap (data) Kan bara hantera specifikationsdata i ordformat. kopia Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom och utvecklingsgruppen Matplotlib 2012 - 2016 Utvecklingsgruppen Matplotlib. Senast uppdaterad den 20 februari, 2017. Skapad med Sfinx 1.5.2.Välj kolumner. Tanken bakom att välja en bra colormap är att hitta en bra representation i 3D-färgerutrymme för din dataset. Den bästa kolumnen för en viss dataset beror på många saker, inklusive: Om du representerar formulär eller metriska data (Ware) Din kunskap om datasatsen (t. ex. är det ett kritiskt värde från vilket de andra värdena avviker) Om det finns en intuitiv färg Schema för parametern som du skriver Om det finns en standard i fältet kan publiken förvänta sig. För många applikationer är en perceptuellt likformig kolormask det bästa valet 8212 en där lika steg i data uppfattas som lika steg i färgutrymmet. Forskare har funnit att människans hjärna uppfattar förändringar i ljushetsparametern som förändringar i data mycket bättre än, till exempel, förändringar i nyans. Därför kommer kolormaps som monotont ökar ljusheten genom kolormärken bättre tolkas av betraktaren. Ett underbart exempel på perceptuellt likformiga colormaps är colorcet. Färg kan representeras i 3D-utrymme på olika sätt. Ett sätt att representera färg använder CIELAB. I CIELAB representeras färgutrymme av ljushet, rödgrön och gulblå,. Ljusparametern kan sedan användas för att lära sig mer om hur matplotlib-kolormapsna kommer att uppfattas av tittare. En utmärkt utgångspunkt för att lära sig om mänsklig uppfattning om colormaps är från IBM. Klasser av kolormaps Colormaps delas ofta in i flera kategorier baserat på deras funktion (se t. ex. Moreland): Sekventiell: förändring i ljushet och ofta mättnad av färg inkrementellt, ofta med en enda nyans bör användas för att representera information som beställer. Divergerande: Ändring av ljushet och eventuellt mättnad av två olika färger som möts i mitten vid en omättad färg ska användas när informationen som ritats har ett kritiskt medelvärde, till exempel topografi eller när data avviker runt noll. Kvalitativ: ofta är olika färger bör användas för att representera information som inte har beställning eller relationer. Lätthet i matplotlib kolormaps Här undersöker vi ljusvärdena för matplotlib-kolormaps. Observera att viss dokumentation på colormaps är tillgänglig (list-colormaps). Sekventiellt För de sekventiella tomterna ökar ljusvärdet monotont genom kolormaskarna. Det här är bra. Några av värdena i colormapsna spänner från 0 till 100 (binära och andra gråskalor), och andra börjar om. De som har ett mindre utbud av viljat har därför ett mindre perceptuellt intervall. Observera också att funktionen varierar mellan colormaps: vissa är ungefär linjära in och andra är mer krökta. Sekventiell2 Många av värdena från Sequential2-tomterna ökar monotont, men vissa (höst, cool, vår och vinter) platå eller ens går både upp och ner i rymden. Andra (avmhot, koppar, kärnvatten och hett) har kinks i funktionerna. Data som representeras i en region av colormap som ligger på en platå eller kink kommer att leda till en uppfattning om banding av data i dessa värden i colormapet (se mycarta-banding för ett utmärkt exempel på detta). Divergerande för de avvikande kartorna vill vi ha monotont ökande värden upp till ett maximum, vilket borde vara nära, följt av monotont minskande värden. Vi letar efter ungefär lika minsta värden i motsatta ändar av colormap. Genom dessa åtgärder är BrBG och RdBu bra alternativ. coolwarm är ett bra alternativ, men det täcker inte ett brett spektrum av värden (se gråskala avsnitt nedan). Kvalitativa kvalitativa colormaps är inte avsedda att vara perceptuella kartor, men titta på ljushetsparametern kan verifiera det för oss. Värdena rör sig överallt i hela colormapet och är tydligt inte monotont ökande. Dessa skulle inte vara bra alternativ för användning som perceptual colormaps. Diverse Några av de olika färgkartorna har särskilda användningsområden för vilka de har skapats. Till exempel verkar gistearth, hav och terräng vara skapade för att kartlägga topografi (grönbrun) och vattendjup (blå) tillsammans. Vi skulle förvänta oss att se en divergens i dessa kolumner, men flera kinks kanske inte är idealiska, som i gistearth och terräng. CMRmap skapades för att konvertera väl till gråskala, även om det verkar ha några små kinks i. cubehelix skapades för att variera smidigt i både ljushet och nyans, men verkar ha en liten puckel i det gröna nyansområdet. Den ofta använda jetfärgskärmen ingår i denna uppsättning kolormaps. Vi kan se att värdena varierar mycket över hela kolumnen, vilket gör det dåligt val för att representera data för tittarna att se perceptuellt. Se en förlängning på denna idé på mycarta-jet. Grayscale conversion Det är viktigt att vara uppmärksam på konvertering till gråskala för färgposter, eftersom de kan skrivas ut på svartvita skrivare. Om inte noggrant övervägd kan dina läsare sluta med oförutsägbara tomter eftersom gråskalan förändras oförutsägbart genom colormap. Konvertering till gråskala görs på många olika sätt bw. Några av de bättre använder en linjär kombination av rgb-värdena på en pixel, men viktas enligt hur vi uppfattar färgintensitet. En olinjär metod för omvandling till gråskala är att använda pixelvärdena. Generellt gäller liknande principer för denna fråga som de gör för att presentera en8217s information perceptuellt, det vill säga om en kolormap är vald som monotoniskt ökar i värden, kommer den att skriva på ett rimligt sätt till gråskala. Med detta i åtanke ser vi att de sekventiella kolumnerna har rimliga representationer i gråskala. Några av Sequential2 colormaps har anständigt noggrann gråskala representationer, även om vissa (höst, vår, sommar, vinter) har mycket liten gråskala förändring. Om en colormap som denna användes i en plot och sedan var tomten tryckt till gråskala, kan mycket information kartläggas till samma gråvärden. De avvikande kolormaporna varierar mestadels från mörkare grå på ytterkanterna till vit i mitten. Vissa (PuOr och seismiska) har märkbart mörkare grå på ena sidan än den andra och är därför inte särskilt symmetriska. coolwarm har liten skala gråskala och skulle skriva ut till en mer enhetlig tomt, förlora mycket detalj. Observera att överlagrade, märkta konturer kan bidra till att skilja mellan en sida av colormap vs. den andra eftersom färg inte kan användas när en plot skrivs ut till gråskala. Många av de kvalitativa och diverse kolormapsna, som Accent, Hsv och Jet, växlar från mörkare till ljusare och tillbaka till mörkare grå i hela colormap. Detta skulle göra det omöjligt för en tittare att tolka informationen i en plot när den är tryckt i gråskala. Färgsiktbrister Det finns mycket information tillgänglig om färgblindhet (t. ex. färgblindhet). Dessutom finns verktyg tillgängliga för att konvertera bilder till hur de letar efter olika typer av färgvisionsbrister (t ex viskontroll). Den vanligaste formen av färgvisionsbrist innebär att man skiljer mellan rött och grönt. Således undviker colormaps med både rött och grönt att undvika många problem i allmänhet. ReferenserHur att göra en binär bild med matplotlib former Hur gör jag binär bild med matplotlib var varje pixel i formen har värde 1 och varje pixel inte i formen har värde 0 Heres mitt försök: Förväntade något mer så här: Jag tycker det här något att göra med jpeg-komprimering. Finns det något sätt kan jag inte bara skriva de råa pixelvärdena och ladda dem till en numpy array Så här kan du producera en binär bild av en cirkel med hjälp av numpy och plot den med matplotlib: Det är definitivt jpeg-komprimering som förstör det. Att använda tif-format ger ett bättre resultat. Råvaror skulle ge större mening men då förlorar du dimensionerna. Se även frågor nära detta ämne Hur tilldelar jag värdet av x till databasen Jag vill att värdet av x (2015) ska tilldelas fordonets år Felet. sqlite3.OperationalError: ingen sådan kolumn: x I det här fallet väljer jag ett slumpmässigt ord från ordlistan för att användas som spelord. Problemet är att eftersom detta värde returneras i det lokala räckviddet för getrandomword () - funktionen, sparas det inte efter att det kallats i huvudfunktionen (). Ive stött på råd som säger att jag måste passera i någon form av argument (som koden nedanför inte gör). Jag är inte riktigt säker på hur man genomför detta. Jag har blivit utlyst att jag inte använder global i getrandomword () - funktionen. Jag har ett go-projekt som har Python 3.4-beroende (externt kommando). Jag har en uppsättning krav som heter reqs. txt. Jag använder virtualenv för att se till att jag är i min egen venv och så kan jag installera mina beroenden. Jag får följande fel (fullständig logg nedan): Det här är frustrerande eftersom, precis innan den här raden, finns en installation av det sex paketet. Min. travis. yml-fil Travis-loggen Jag har en dataset (171 kolumner) och när jag tar den in i min dataframe ser den ut så här-Nu vill jag ändra min dataframe så här - jag försökte använda pd. melt . men jag tror att det inte fyller mitt syfte. Det kommer att bli bra om någon hjälper mig med den här frågan :) Jag försöker att extrahera specifikt sökord från en lista men av någon anledning får jag en tom låda eller python spetsar hela listan som inte är vad jag vill ha. Det här är koden jag har just nu. Hur appendxxxx12 Ser inuti Hur värde0 Ser inuti Vad jag behöver hjälp tar vad som helst0 är och hittar det inuti appendxxx12 och skriver ut det som sagt Jag försöker skriva en Python-funktion onemode (l) som tar en icke-tom lista l och returnerar ett par med sitt läge och frekvensen för läget. (Om det finns flera lägen, kan en godtycklig returneras.) Som fungerar för följande tester: Men inte för testet: I det här fallet ger det mig ohärdlig typ: numpy. ndarray Finns det någon väg runt detta med min nuvarande kod Ive har ett program som vid lanseringen öppnar ett matplotlib-diagram för bitcoinpriser och uppdateras varje gång priset ändras. Sedan när jag stänger det öppnas en fullskärms tkinter-applikation med en bakgrundsbild och en uppdateringsklocka i hörnet. Vad jag skulle vilja hända är när jag startar programmet öppnas en fullscreen tkinter applikation med en bakgrundsbild, en uppdateringsklocka i hörnet och matplotlib-grafen i mitten. I grund och botten vill jag lägga in matplotlib-grafen i min ansökan. Ive försökte sätta grafkoden i min klass och kalla den men det ger bara de resultat som nämnts tidigare. Jag försökte ersätta plt. show () med detta: kanfas FigureCanvasTkAgg (fig, self) canvas. show () canvas. gettkwidget ().pack (sidetk. TOP, filltk. BOTH, expandTrue) men sedan lanserades inte programmet . Oavsett var jag lägger den i skriptet skulle det ge fel som jag själv inte definieras när jag direkt ersätter plt. show () med det och duk är inte definierad när jag försökte integrera den i klassen. Här är den fulla koden nedan: Det finns några pålitliga som 0.png vilket är bakgrundsbilden och givetvis de många modulerna men någon feedback skulle vara mycket uppskattad. Jag arbetar med tensorflöde och försöker visualisera inputoutput för en autoencoder på Cifar-10. Heres resultatet av att köra sin kod med liten modifikation (ändra figsize till 5,5): Det är dock fortfarande ingenstans så skarp och tydlig som bilderna på originalsidan: cs. toronto. edu Hur kan jag göra bättre? Det finns liknande frågor här, men ingen verkar fånga allt detta problem. Om jag kopierar och klistrar in demokoden på matplotlibs hemsida med en Jupyter Notebook eller Anaconda Python på Windows: Jag får följande fel (Obs: liknande problem om du kör Python 3.x eller 2.7x). Detta hände på iPython bärbara datorer som körs på Windows eller Linux. Men när jag sprang det här i ett bash-skal med: Jag fick den här lilla pärlan i stderr-utgången: sh: 1: latex: inte hittad Det här felet visas inte i Windows-skalet eller PowerShell och visas bara i GNULinux bash-skalet. Det verkar som att installera pylatex eller andra Python latexverktyg inte faktiskt installerar LaTeX själv och kan leda till att du inte får fel att berätta att den inte är installerad. Förhoppningsvis kommer det att hjälpa andra. När jag installerade LaTex (med sudo apt installera latex på Ubuntu), kör jag demoen igen: Och nu får jag det här: Detta verkar minska problemet till samma som Python: Kan inte resta Tex i Matplotlib och kör sudo apt install dvipng texlive-latex-extra texlive-typsnitt rekommenderas (igen på Ubuntu, men installera extra-paket på Mac ska ha liknande effekter). Tyvärr har jag inte funderat hur jag fixar detta under Windows (särskilt Jupyter Notebook under Windows) och eftersom jag har ett antal studenter som använder Windows, är någon hjälp uppskattad. Quabr är StackOverFlow proxy webbplats Sitemap