开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用np.where在matplotlib中按类别显示颜色

在matplotlib中，可以使用np.where函数按类别显示颜色。np.where函数是numpy库中的一个函数，用于根据条件返回数组中的元素。

在使用np.where函数时，可以将条件表达式作为第一个参数，如果条件为真，则返回第二个参数中的元素，否则返回第三个参数中的元素。在按类别显示颜色的情况下，可以使用np.where函数根据类别的条件来选择不同的颜色。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建示例类别
category = np.where(y >= 0, 1, 0)

# 根据类别选择颜色
colors = np.where(category == 1, 'r', 'b')

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, c=colors)

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，首先创建了一个示例数据x和y，然后根据y的值创建了一个示例类别category。接下来，使用np.where函数根据类别的条件选择了不同的颜色，将类别为1的点标记为红色，类别为0的点标记为蓝色。最后，使用plt.scatter函数绘制了散点图，并使用c参数指定了颜色。

这样，就可以按类别显示颜色了。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点来选择合适的条件和颜色。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（Tencent Blockchain）：https://cloud.tencent.com/product/tencent_blockchain

相关搜索:在Django中按类别显示对象颜色栏中的颜色使用matplotlib突出显示如何使用Matplotlib在直方图中按组填充颜色？在matplotlib中显示两个颜色条在Python中按色调和类别自定义颜色更改按类别显示的箱图的箱图颜色在Outlook中同步颜色类别在WordPress中按两个类别显示帖子？如何使用laravel按类别显示产品API 使用matplotlib显示不同颜色的错误条如何使用seaborn或matplotlib在python中绘制类别要素与类别值在matplotlib中获取示例颜色使用matplotlib在多线图中显示不重复的颜色 python中按类别划分的折线图颜色在SQL中按子类别聚合，然后按类别排序在Python Matplotlib中更改颜色栏的颜色 Opencart 3.0 --在类别页面上按ID显示类别中的所有产品 matplotlib在pydev中显示在Rails中“过滤”结果按类别在Split中按类别进行“拆分”

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python在tkinter界面中显示matplotlib动画

功能描述：在tkinter应用程序界面中同时显示matplotlib绘制的动态折线图、动态散点图和动态柱状图。参考代码： ? ?

4.9K1 0

关于opencv图片颜色不能正常在matplotlib中显示的问题

opencv默认的彩色图片的加载方式是按照BGR加载的，直接用opencv的函数展示是没有问题的，但是有时候我们想把多张图片放在一起展示，这时候用matplotlib就比较方便，但是matplotlib...的图片展示是按照RGB展示的，如果中间不处理一下，直接展示opencv加载的图片，你会发现图片的颜色会出现问题，如何解决？...比较简单，使用opencv的函数把彩色图片转成RGB模式后，再用matplotlib展示就可以了。效果如下： ? 上图中左边是BGR的显示模式，后面转成RGB后正常显示，这一点需要用的时候注意下。...源码如下： # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv import numpy as np #...psw.append(("BGR_SHOW",img)) psw.append(("RGB_SHOW",color_img)) # 获取个数 plot_number=len(psw) # 设置每列显示的窗体个数

1.4K1 0

mac在matplotlib中显示中文的操作方法

#保证中文正常使用 from sklearn.datasets import make_blobs, load_iris import matplotlib.pyplot as plt # 支持中文...知识点补充：给大家补充一个matplotlib中文乱码问题在ubuntu16.04中使用python的matplotlib模块进行科学制图时，在输出图例或者标题的时候出现中文乱码问题：解决：下载字体...后添加中文字体 Microsoft YaHei, …(其余不变) 删除~/.cache/matplotlib下文件fontList.py3k.cache 重启python即可注意：在我修改完成后还需要在代码里加入...'] = False # 显示负数不乱码另外:可以执行下这段程序–可以打印出可用的字体: #!...中显示中文的文章就介绍到这了,更多相关mac matplotlib 中文内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

6K4 0

解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

在代码首行添加： %matplotlib inline 即可。...补充知识：jupyter不能显示Matplotlib 动画看莫烦老师的matplotlib教程中，有一段sinx函数动画，用Jupyter跑却不能显示动画效果。...解决方案：在前面加一句%matplotlib notebook 动画代码如下： %matplotlib notebook import tensorflow as tf import numpy as...np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation fig, ax = plt.subplots() x =np.arange...在Jupyter notebook中不显示图像问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

4.5K3 0

聚类

#%% #例10-2 使用肘部法则确定最佳K值， import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #使用样本生成器生成数据集...#%% #例10-4 对两个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #使用样本生成器生成数据集，生成单标签样本 #使用make_blobs生成centers...(labels==1) index_label2,index_label3=np.where(labels==2),np.where(labels==3) #可视化原始数据类别与聚类结果，进行对比 p=...'v') plt.legend(['簇0','簇1','簇2','簇3']) plt.title('聚类结果') plt.show() #%% #将原始数据与类标签、簇标签合并为一个数据集， #按类别组织数据

9912 0

深入探讨在Matplotlib中自定义颜色映射与标签的实用指南

在数据可视化中，颜色映射通常用于表示数据的大小、类别或其他特性。Matplotlib提供了丰富的内置颜色映射，但有时我们需要根据具体需求自定义颜色映射。2....plt.show()在这个示例中，我们首先创建了一个列出的颜色映射（ListedColormap），然后生成了随机数据并将其分为四个类别。...我们将使用一个地理数据集，并通过自定义颜色映射和标签来展示数据的空间分布。示例：在地理数据可视化中应用自定义颜色映射与标签假设我们有一个表示城市温度的地理数据集。...下面的示例展示了如何使用matplotlib.widgets模块中的滑块（Slider）来动态调整颜色映射。...结合matplotlib.widgets模块中的滑块，实现交互式的颜色映射调整。实际应用案例：在地理数据可视化中应用自定义颜色映射和标签，提升地图图表的直观性。

1632 0

如何使用opencv和matplotlib把多个图片显示在一个窗体内

在使用opencv处理一些计算机视觉方面的一些东西时，经常会遇到把多张图片放在一个窗体内对比展示，而不是同时打开多个窗体，opencv作为一个专业的科学计算库，虽然也提供了方法，但使用起来并不是特别灵活而...matplotlib作为一个专业的图形库则弥补了这个缺点，下面我们来看下使用。...注意：虽然opencv也能正常展示多个图片，但是限制比较大，比如说只能同样尺寸大小的图片，颜色通道一样才能放在一起展示，如果你想展示多个不同的图片在一个opencv的窗体里面，目前好像还不行，包括同一个图片...，一个彩色，一个灰度图片都不可以放在一个窗体中，基于这个原因我们大多数时候才使用matplotlib来完成这个任务。...使用matplotlib展示多张图片 def matplotlib_multi_pic2(): plt.gcf().canvas.set_window_title('Test')

2K2 0

如何使用opencv和matplotlib把多个图片显示在一个窗体内

在使用opencv处理一些计算机视觉方面的一些东西时，经常会遇到把多张图片放在一个窗体内对比展示，而不是同时打开多个窗体，opencv作为一个专业的科学计算库，虽然也提供了方法，但使用起来并不是特别灵活而...matplotlib作为一个专业的图形库则弥补了这个缺点，下面我们来看下使用。...cv.imshow("mutil_pic", imgs) #等待关闭 cv.waitKey(0) 注意：虽然opencv也能正常展示多个图片，但是限制比较大，比如说只能同样尺寸大小的图片，颜色通道一样才能放在一起展示...，如果你想展示多个不同的图片在一个opencv的窗体里面，目前好像还不行，包括同一个图片，一个彩色，一个灰度图片都不可以放在一个窗体中，基于这个原因我们大多数时候才使用matplotlib来完成这个任务...使用matplotlib展示多张图片 def matplotlib_multi_pic2(): plt.gcf().canvas.set_window_title('Test')

6.4K6 0

如何使用 Selenium 在 HTML 文本输入中模拟按 Enter 键？

我们可以使用 selenium 构建代码或脚本以在 Web 浏览器中自动执行任务。Selenium 用于通过自动化测试软件。...此外，程序员可以使用 selenium 为软件或应用程序创建自动化测试用例。通过阅读本篇博客，大家将能够使用 selenium 在 HTML 文本输入中模拟按 Enter 键。...为了模拟按下回车，用户可以在 python 自动化脚本代码中添加以下行。...HTML_ELEMENT.send_keys(Keys.ENTER) 在百度百科上使用 selenium 搜索文本：在这一部分中，我们将介绍用户如何使用 selenium 打开百度百科站点并在百度百科或其他网站上自动搜索文本...方法： 1.从 selenium 导入 webdriver 2.初始化 webdriver 路径 3.打开任意网址 4.使用下面的任何方法查找搜索元素 5.在搜索字段中输入文本 6.按回车键搜索输入文本

8.2K2 1

比较（五）利用python绘制棒棒糖图

= pd.DataFrame({'group':list(map(chr, range(65, 85))), 'values':np.random.uniform(size=20) }) # 按值重新排序...ordered_df['values']) plt.xticks( my_range, ordered_df['group']) plt.show() 定制多样化的棒棒糖图自定义棒棒糖图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...'] # 用来正常显示中文标签 # 自定义数据 values = np.random.uniform(size=50) # 初始化布局 fig = plt.figure(figsize=(12,6)...自定义需要重点突出的数据 my_color=np.where(ordered_df ['group']=='B', 'orange', 'skyblue') my_size=np.where(ordered_df..., 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) + np.random.uniform(size=len(x)) - 0.2 # 自定义颜色：正值为橘色 my_color = np.where

1151 0

检测图像中的圣诞树，不用深度学习，好家伙，还可以怎么搞！

使用时直接调用即可，但因为涉及一些参数设置问题，使用时需要注意两个参数： eps ，算法中的一个参数，表示类与类样本间的最大距离，对于不同数据集和距离函数这个参数需要设置不同的值；这里设置的是图片对角线长度的...可以看到图 2，3，4 中的特征点分别分为两类，用不同的颜色进行标记；后面再做一次条件筛选：只取图片中特征点数量最多的类(圣诞树)，就可以把图像中的噪点去除 3，对目标特征点集计算凸包，在原图上绘制最后这一步就简单多了...，有了特征点集，利用 scipy 包中的 ConvexHull 方法计算凸包，之后再利用matplotlib 将凸包在原图上进行绘制 ?...小结文章中的一些技术点是值得借鉴，例如前面提到的用色调、饱和度作为阈值条件来筛选特征点，及后面的 DBSCAN 聚类算法的使用；这些 Idea 不仅局限在圣诞树上，也可以用于检测其它的一些物体上面来，...但需要多思考，多实践最后在这里提一下为什么聚类算法这里用 DBSCAN，而不是经典的 KMeans；因为 KMeans 分类时需要设置类别数量(类别数量是我们提前没有办法确定的)，并且在分类时仅以欧式距离作为参考

5654 0

图像

（3）显示搁置图像 skimage.io.show() 显示搁置的图像，常与imshow()配合使用，如在一个循环体中用imshow()方法要显示多幅图像，在循环体内这些图像将暂时搁置，在循环体外使用...skimage io imshow()方法显示图像 io.imshow(img0) io.show() #%% md #%% #使用matplotlib.pyplot imshow()方法显示图像 plt.figure...(img0)#将彩色图像转化为灰度图像 print('img_gray灰度图像的形状为：',img_gray.shape) io.imshow(img_gray) io.show() #%% #使用matplotlib.pyplot...+ mydir + "/" #获取某一目录（类别）中的所有文件 source_file_list = os.listdir(source_category_path) #print...mydir + "/" #print(source_category_path) #获取某一目录（类别）中的所有文件 source_file_list = os.listdir

1.6K3 0

使用神经网络解决鸢尾花分类问题

#例12-8 使用训练集和测试集，对iris数据进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets...np.c_[XX.ravel(), YY.ravel()] Z_predict=clf.predict(Z)#预测Z #设置Z_predict的形状与XX相同，准备将其与XX,YY规定的平面内的每一点的颜色值关联...0),np.where(y_test==1),\ np.where(y_test==2) #获得测试集预测结果类标签同类的索引 y0_pred,y1_pred,y2_pred=np.where(y_pred...0和1训练模型对iris测试集预测的类别')#添加标题 plt.legend(labels) plt.xlim(x_min, x_max) plt.ylim(y_min, y_max) plt.show...() #%% #例12-9 使用训练集和测试集，对iris数据集按照全部4个属性训练神经网络模型 #并对测试集进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot

4912 0

用可视化探索数据特征的N种姿势

直方图通过将可能的值分散到箱中，并显示落入每个箱中到对象数，显示属性值到分布。对于分类属性，每个值在一个箱中，如果值过多，则使用某种方法将值合并。...方法一使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线，默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例，比matplotlib绘制节省时间，且DataFrame格式的数据更规范...方法二 DataFrame.hist函数在DataFrame中的每个系列上调用matplotlib.pyplot.hist()，每列产生一个直方图。...二维显示作为特征选择的一部分，希望识别彼此具有线性关系的特征，可能会在模型中引入协方差并破坏OLS（指导移除特征或使用正则化）。...以上结果显示了特征对之间的皮尔逊相关性，这样网格中的每个像元都代表了两个特征，这些特征在x和y轴上按顺序标识，并且颜色显示了相关性的大小。

2.1K2 0

综合实例

本文主要记录在学习机器学习过程中做的一些简单的小项目，项目代码均来自于杨志晓老师的《Python机器学习一本通》一书，机缘巧合之下这本书也算是我接触Python机器学习的启蒙书籍，书本很厚，但是其实内容不多...,c='r') plt.scatter(tsne_X[np.where(breast_cancer.target==1),0], tsne_X[np.where(breast_cancer.target...，按照频数降序排列 a_frequency=f0.value_counts() labels=a_frequency.index[0:k]#将区间作为标签 #以下两行语句书本上没有，代码中新添加，用于在图中显示汉字...','预测类别']) plt.title('使用决策树对iris数据集的预测结果与真实类别的对比') plt.show() 使用KMeans对iris数据集聚类 #%% #综合实例 #例10-6 对iris...#要求将数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集训练支持向量机模型，使用测试集测试模型 #加载scikit-learn自带数据集wine import matplotlib.pyplot as plt from

2.9K2 0

回归

将线性模型的系数w存储在其成员变量coef_中。用户可通过访问coef_和intercept_观察拟合的方程中，各自变量的系数和截距。...#逻辑回归 #例7-5 生成具有两个特征的二元分类样本，分类别绘制原始样本集散点图， #使用样本集训练逻辑回归模型，用训练好的模型对样本集进行分类，观察分类结果 import numpy as np from...['axes.unicode_minus']=False#坐标轴刻度显示负号 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.scatter(X[np.where(y==0),0],X[np.where...X的每个样本类别 y_predict=logi_reg.predict(X) #分类别可视化预测结果 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.scatter(X[np.where(...PolynomialFeatures()类的主要参数如下： powers_ : 数组，形状为(n_output_features, n_input_features)，powers_[i, j]是第j个输入特征在第

7172 0

6大监督学习方法：实现毒蘑菇分类

作者将6种监督学习的方法在本数据集上的建模、模型评估等过程进行了比较。数据集这份数据集是UCI捐献给kaggle的。...对蘑菇的22种特征属性进行分析，从而得到蘑菇可使用性模型，更好的预测出蘑菇是否可食用。...下面是UCI显示的具体数据信息：属性特征的解释：数据EDA 导入数据 import pandas as pd import numpy as np import plotly_express as...('ignore') 原始数据有8124条记录，23个属性；并且不存在缺失值有无毒对比统计有毒和无毒的数量对比：可视化分析菌盖颜色首先我们讨论下菌盖的颜色：每种菌盖颜色的次数 fig = px.bar...2、4大指标 TP、FP、TN、FN，第二个字母表示样本被预测的类别，第一个字母表示样本的预测类别与真实类别是否一致。

1.9K3 0

谁说matplotlib做不出好看的可视化

大家好，我是老表，今天给大家分享一篇由哈佛在等我呢投稿，主要是对matplotlib绘制柱状图和饼图的美化，看完你会发现，matplotlib虽然不能像pyecharts、bokeh等绘制出很精美的图，...、使用Python环境+jupyter notebook 如果想利用Python进行web项目开发等，建议使用Python基础环境+Pycharm，安装使用参考：Windows下安装、使用Pycharm...点击，关注简说编程，回复：代码纵向柱形图(按升序排列) 纵向柱形图(类别与数据标签反转，按降序排列) 纵向柱形图(类别与数据标签反转，按降序排列，颜色编码也反转) 给纵向柱形图添加网格线横向柱形图...默认生成的饼图自定义配色的饼图调整角度的饼图调整角度让标签可以在内部不重叠显示的饼图炸裂出来的饼图纵向柱形图(按升序排列) # 解决部分 jupyter notebook 中出图不成功 %matplotlib...，按降序排列，颜色编码也反转) # 解决部分 jupyter notebook 中出图不成功 %matplotlib inline # 导入相关库 import numpy as np import

3K2 0

关系（一）利用python绘制散点图

关系（一）利用python绘制散点图散点图（Scatterplot）简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点，检测两个变量之间的关系，这就是散点图。...另外，也可以探索出异常值（在远超出一般聚集区域的数据点称）。...') # 使用SeabornFig2Grid转换 seaborn 图为 matplotlib 子图 mg1 = sfg.SeabornFig2Grid(scatter1, fig, gs[0]) mg2...flipper长度数据 BILL_LENGTH = data["bill_length_mm"].values # bill长度数据 SPECIES = data["species"].values # 物种类别数据...的plot可以快速绘制散点图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的散点图来适应相关使用场景。

1991 0

OpenCV 图像分割之分水岭算法

用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部极小值)。当水上升时，根据附近的峰(梯度)，不同山谷不同的颜色的水，显然会开始融合。为了避免这种情况，你在水就要融合的地方及时增加屏障（增高水坝）。...但是这种方法会由于图像中的噪声或其他不规则性因素而导致过度分割的结果。OpenCV实现了一种基于标记的分水岭算法，你可以指定哪些是要合并的谷点，哪些不是。...用一种颜色(或强度)标记我们确定的为前景或对象的区域，用另一种颜色标记我们确定为背景或非对象的区域，最后用0标记我们不确定的区域。...然后应用分水岭算法，其将使用我们给出的标签进行更新（填水），对象的边界值将为-1。下面是示例代码，用于对金鱼图片进行分割： ?...#不显示坐标轴刻度 plt.subplot(222) plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("original") plt.xticks

1.3K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭