我使用Python和matlibplot来绘制条形图。最初,我不希望abrs有边缘色,所以当我绘图时,我使用:
h = plt.bar(x, y, width, edgecolor="none")
稍后,如果满足了条件,我想将边缘颜色改为黑色。
我可以用句柄h来完成吗?有点像h.setEdgecolour("black")?
求图的色数是一个NP难问题,因此在理论上没有一个快速的求解者。是否有任何公开可用的软件可以快速计算一个图的精确色数?
我正在编写一个Python脚本,它计算许多图的色数,但对于即使是小图也要花费太长时间。我正在处理的图表范围很广,可以是稀疏的,也可以是密集的,但通常少于10,000个节点。我把这个问题写成一个整数程序,然后交给Gurobi去解决。你有没有推荐软件,不同的IP配方,或者不同的Gurobi设置来加快速度?
import networkx as nx
from gurobipy import *
# create test graph
n = 50
p = 0.5
G = nx.e
我想用巧妙的方法来绘制scatter_mapbox图,而不是choropleth_mapbox图。我想使用野餐作为scatter_mapbox绘图的颜色刻度。当我运行它时,scatter_mapbox色标被设置为与choropleth_mapbox属性相同的属性。也就是说,它使用颜色标度Viridis代替野餐,并使用合唱团的数字尺度。如何制作散图野餐的色标。
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import plotly.express as px
import geopandas as gpd
impo
我已经实现了几个图着色算法作为类项目,我想测试和比较它们的性能。为此,我需要已知色数的测试图。
我认为这是非常普遍的要求,这样就可以随时获得算法和/或库。结果发现我错了。经过相当广泛的搜索,我发现最好的方法是第6节中的.¹,有一种生成已知色数的图的方法。在努力将它从数学转换到程序员之前,我想知道是否真的没有实现来避免重新发明轮子。
Leighton,F. T. (1979年)。一种求解大型调度问题的图着色算法。“国家标准局研究杂志”(第489至506页)。
我在matplotlib图片库上注意到,所有以垂直色条为特征的情节都有向内的刻痕,
(即从条形图的边缘到条形图的彩色区域)。
对于我正在使用的地块和色秤的类型,最好是把刻痕朝外。
如何从matplotlib图库(见下文)修改这个简单的示例,使其颜色条上有向外的滴答标记?
from matplotlib.colors import LogNorm
from pylab import *
#normal distribution center at x=0 and y=5
x = randn(100000)
y = randn(100000)+5
hist2d(x, y, bins=40, n
我有多张热图。我正在分别绘制它们。为了绘制它们,我调用函数,它为所有的热图定义相同的色阶。该函数具有如下的数据参数:
var data = [{
z: Q,
x:x,
y:y,
//custom colorscale; this makes sure different maps are on same scale
colorscale: [[-3, 'rgb(166,206,227)'], [-2, 'rgb(31,120,180)'], [-1, 'rgb(178,223,138)'], [1, 'rgb(51,160,44)
我想绘制3个堆叠的表面共享相同的色条和色标。我希望色条在0.0,0.1,...,0.9,1.0中有11个刻度。
由于某些原因,我似乎不能对所有三个图都使用相同的颜色条和比例。现在,它们都有自己的色标。我可以让它只打印色条一次,但他们仍然会有不同的比例。
下面是我的代码:
def plot_3d(plot_dict, title):
data = []
for i in range(3):
dataset = plot_dict[kernels[i]]
data.append(
go.Surface(
x=C_2d_range,