這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)matplotlib實(shí)現(xiàn)熱成像圖colorbar和極坐標(biāo)圖，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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熱成像圖

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
 
def f(x, y):
  return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
 
n = 10
x = np.linspace(-3, 3, 4 * n)
y = np.linspace(-3, 3, 3 * n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.imshow(f(X, Y), cmap='hot', origin='low')
plt.colorbar(shrink=.83)
 
plt.xticks(())
plt.yticks(())

極坐標(biāo)圖

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
 
ax = plt.subplot(1, 1, 1, polar=True)
#ax = plt.plot( polar=True)
N = 20
theta = np.arange(0.0, 2 * np.pi, 2 * np.pi / N)
radii = 10 * np.random.rand(N)
width = np.pi / 4 * np.random.rand(N)
bars = plt.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)
 
for r,bar in zip(radii, bars):
  bar.set_facecolor(plt.cm.jet(r/10.))
  bar.set_alpha(0.5)
 
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])

關(guān)于matplotlib實(shí)現(xiàn)熱成像圖colorbar和極坐標(biāo)圖就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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