Matplotlib Cmap Binäre Optionen

Cm (colormap) Dieses Modul bietet einen großen Satz von Farbmaps, Funktionen für die Registrierung neuer Farbmaps und für das Erhalten einer Farbkarte nach Namen und eine Mixin-Klasse für das Hinzufügen von Farbmapping-Funktionalität. Klasse matplotlib. cm. ScalarMappable (normNone cmapNone) Dies ist eine Mixin-Klasse, um skalare Daten in RGBA-Mapping zu unterstützen. Der ScalarMappable nutzt die Datennormierung, bevor er RGBA-Farben aus der angegebenen Farbkarte zurückgibt. Das Normalisierungsobjekt, das Daten, typischerweise in das Intervall 0, 1 skaliert. Wenn Keine. Normale Vorgaben zu einem colours. Normalize Objekt, das seine Skalierung auf der Grundlage der ersten verarbeiteten Daten initialisiert. Die Farbkarte, die verwendet wird, um normalisierte Datenwerte auf RGBA-Farben abzubilden. Fügen Sie einen Eintrag zu einem Wörterbuch von Booleschen Flags hinzu, die auf True gesetzt sind, wenn das Mappable geändert wird. Autoscale die Skalargrenzen auf der Normalinstanz mit dem aktuellen Array Autoscale die Skalargrenzen auf der Norminstanz mit dem aktuellen Array, Ändern nur Grenzen, die kein sind. Aufrufen, wann immer das Mappable geändert wird, um alle CallbackSM-Zuhörer an das 8216changed8217-Signal zu benachrichtigen Hat sich seit der letzten Überprüfung geändert, Rückgabe True else return False Die Colormap-Instanz dieses ScalarMappable. Die letzte Farbleiste, die mit diesem ScalarMappable verbunden ist. Kann nicht sein. Rückgabe der Array Rückgabe der Min, max der Farbgrenzen für Bildskalierung Rückgabe der Colormap Die Normalisierungsinstanz dieses ScalarMappable. Setzen Sie das Bild-Array aus dem numpy-Array A setzen Sie die Normgrenzen für die Bildskalierung ein, wenn vmin eine length2-Sequenz ist, interpretieren Sie es als (vmin, vmax), das zur Unterstützung von setp verwendet wird. ACCEPTS: Eine Längen-2-Sequenz von Floats setzt die Colormap für Luminanzdaten ACCEPTS: ein Colormap oder ein registrierter Colormap-Name setzt die Normalisierungsinstanz zurück. Gibt ein normalisiertes rgba-Array entsprechend x zurück. Im Normalfall ist x eine 1-D - oder 2-D-Sequenz von Skalaren, und das entsprechende ndarray von rgba-Werten wird zurückgegeben, basierend auf der Norm und der Farbkarte, die für diese ScalarMappable gesetzt wurde. Es gibt einen speziellen Fall, für die Bearbeitung von Bildern, die bereits rgb oder rgba sind, wie sie aus einer Bilddatei gelesen wurden. Wenn x ein ndarray mit 3 Dimensionen ist und die letzte Dimension entweder 3 oder 4 ist, dann wird es als rgb oder rgba Array behandelt, und es wird kein Mapping durchgeführt. Wenn die letzte Dimension 3 ist, wird das Alpha-Kwarg (Standardeinstellung 1) verwendet, um die Transparenz auszufüllen. Wenn die letzte Dimension 4 ist, wird das Alpha-Kwarg ignoriert, es ersetzt nicht das bereits vorhandene Alpha. Ein ValueError wird angehoben, wenn die dritte Dimension anders als 3 oder 4 ist. In beiden Fällen, wenn Bytes False (Standard) ist, wird das rgba-Array im 0-1-Bereich schwimmt, wenn es True ist. Das zurückgegebene rgba-Array wird uint8 im Bereich von 0 bis 255 sein. Wenn die Norm falsch ist, wird keine Normalisierung der Eingangsdaten durchgeführt, und es wird angenommen, dass sie bereits im Bereich (0-1) liegt. Anmerkung: Diese Methode geht davon aus, dass die Eingabe gut erachtet wird. Sie prüft nicht auf Anomalien, wie z. B. x ein maskiertes rgba-Array oder ein ganzzahliger Typ als uint8 ist oder ein Gleitpunkt-Rgba-Array mit Werten außerhalb des 0-1-Bereichs ist . Matplotlib. cm Getcmap (nameNone lutNone) Holen Sie sich eine Colormap-Instanz, die auf rc-Werte zurückgesetzt wird, wenn name none ist. Colormaps, die mit registercmap () hinzugefügt wurden, haben Vorrang vor eingebauten Colormaps. Wenn es nicht ist, muss es eine Ganzzahl sein, die die Anzahl der Einträge enthält, die in der Nachschlagetabelle gewünscht werden, und der Name muss ein Standardmpl Colormap-Name sein. Matplotlib. cm Registercmap (nameNone. CmapNone. DataNone. LutNone) Füge eine Farbkarte zu dem von getcmap () erkannten Set hinzu. Es kann auf zwei Arten verwendet werden: Im ersten Fall muss cmap eine matplotlib. colors. Colormap Instanz sein. Der Name ist optional, wenn nicht vorhanden, der Name ist das Namensattribut des cmap. Im zweiten Fall werden die drei Argumente an den LinearSegmentedColormap Initialisierer übergeben und die resultierende Farbkarte wird registriert. Matplotlib. cm Revcmap (data) Kann nur Spezifikationsdaten im Wörterbuchformat behandeln. Kopieren Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom und das Matplotlib Entwicklungsteam 2012 - 2016 Das Matplotlib Entwicklungsteam. Zuletzt aktualisiert am 20. Februar 2017. Erstellt mit Sphinx 1.5.2.Choosing Colormaps Die Idee hinter der Wahl einer guten Farbkarte ist, eine gute Darstellung in 3D-Farbraum für Ihren Datensatz zu finden. Die beste Farbkarte für jeden gegebenen Datensatz hängt von vielen Dingen ab: Ob Form - oder Metrikdaten (Ware) Ihr Wissen über den Datensatz (zB gibt es einen kritischen Wert, von dem die anderen Werte abweichen) Wenn es eine intuitive Farbe gibt Schema für den Parameter, den Sie plotten Wenn es einen Standard im Feld gibt, kann das Publikum erwarten Für viele Anwendungen ist eine perzeptuell einheitliche Farbkarte die beste Wahl 8212 eine, in der gleiche Schritte in Daten als gleiche Schritte im Farbraum wahrgenommen werden. Forscher haben festgestellt, dass das menschliche Gehirn Veränderungen in der Helligkeit Parameter als Änderungen in den Daten viel besser als zum Beispiel Veränderungen in Farbton wahrnimmt. Daher werden Farbmaps, die durch die Farbkarte monoton zunehmende Leichtigkeit aufweisen, vom Betrachter besser interpretiert. Ein wunderbares Beispiel für perzeptuell einheitliche Farbkarten ist colorcet. Farbe kann in 3D-Raum auf verschiedene Weise dargestellt werden. Eine Möglichkeit, Farbe zu repräsentieren, benutzt CIELAB. In CIELAB wird der Farbraum durch Leichtigkeit, Rot-Grün und Gelb-Blau dargestellt. Der Helligkeitsparameter kann dann verwendet werden, um mehr darüber zu erfahren, wie die matplotlib-Farbmaps von den Zuschauern wahrgenommen werden. Eine hervorragende Startressource für das Lernen über die menschliche Wahrnehmung von Farbkarten ist von IBM. Klassen von Farbmaps Farbmaps werden oft in mehrere Kategorien aufgeteilt, basierend auf ihrer Funktion (siehe z. B. Moreland): Sequentiell: Veränderung der Helligkeit und oft Sättigung der Farbe inkrementell, oft mit einem einzigen Farbton sollte für die Darstellung von Informationen verwendet werden, die Bestellung haben. Divergenz: Veränderung der Leichtigkeit und evtl. Sättigung von zwei verschiedenen Farben, die sich in der Mitte in ungesättigter Farbe treffen, sollten verwendet werden, wenn die zu zeichnende Information einen kritischen Mittelwert hat, wie zB Topographie oder wenn die Daten um Null abweichen. Qualitativ: oft sind verschiedene Farben verwendet werden, um Informationen darzustellen, die keine Bestellung oder Beziehungen haben. Leichtigkeit von matplotlib-Farbmaps Hier untersuchen wir die Helligkeitswerte der matplotlib-Farbmaps. Beachten Sie, dass einige Unterlagen über die Farbmaps verfügbar sind (list-colormaps). Sequenziell Für die sequenziellen Diagramme erhöht sich der Helligkeitswert monoton durch die Farbmaps. Das ist gut. Einige der Werte in den Farbpunkten reichen von 0 bis 100 (binär und die andere Graustufen), und andere beginnen um. Diejenigen, die einen kleineren Bereich haben, haben dementsprechend einen kleineren Wahrnehmungsbereich. Beachten Sie auch, dass die Funktion unter den Farbmaps variiert: einige sind ungefähr linear und andere sind mehr gekrümmt. Sequential2 Viele der Werte aus den Sequential2-Plots sind monoton zunehmend, aber einige (Herbst, Cool, Frühling und Winter) Plateau oder sogar gehen Sie auf und ab im Raum. Andere (afmhot, Kupfer, Gistheat und heiß) haben Knicke in den Funktionen. Daten, die in einer Region der Farbkarte dargestellt werden, die sich auf einem Plateau oder Knick befindet, führen zu einer Wahrnehmung der Streifenbildung der Daten in diesen Werten in der Farbkarte (siehe mycarta-banding für ein hervorragendes Beispiel dafür). Divergieren Für die divergierenden Karten wollen wir monoton zunehmende Werte bis zu einem Maximum haben, das nahe sein sollte, gefolgt von monoton abnehmenden Werten. Wir suchen etwa gleiche Minimalwerte an entgegengesetzten Enden der Farbkarte. Durch diese Maßnahmen sind BrBG und RdBu gute Optionen. Coolwarm ist eine gute Option, aber es doesn8217t überspannen eine breite Palette von Werten (siehe Graustufen Abschnitt unten). Qualitative qualitative Farbkarten sind nicht darauf gerichtet, perzeptive Karten zu sein, aber der Blick auf den Helligkeitsparameter kann das für uns überprüfen. Die Werte bewegen sich überall in der Farbkarte und sind eindeutig nicht monoton zunehmend. Diese wären keine guten Optionen für die Verwendung als perzeptuelle Farbmaps. Sonstiges Einige der verschiedenen Farbkarten haben besondere Verwendungen, für die sie erstellt wurden. Zum Beispiel scheinen Gistearth, Ozean und Terrain alle für das Plotten von Topographie (grünbraun) und Wassertiefen (blau) zusammen zu schaffen. Wir würden erwarten, eine Divergenz in diesen Farbpunkten zu sehen, dann, aber mehrere Knicke sind vielleicht nicht ideal, wie in Gistearth und Terrain. CMRmap wurde erstellt, um gut in Graustufen umzuwandeln, obwohl es scheint, einige kleine Knicke zu haben. Cubehelix wurde geschaffen, um in Helligkeit und Farbton gleichmäßig zu wechseln, scheint aber einen kleinen Buckel im grünen Farbton zu haben. Die häufig verwendete Jet-Farbkarte ist in diesem Satz von Farbmaps enthalten. Wir können sehen, dass die Werte in der gesamten Farbkarte sehr unterschiedlich sind und es eine schlechte Wahl für die Darstellung von Daten für die Zuschauer sind, um perzeptuell zu sehen. Sehen Sie eine Erweiterung auf diese Idee bei mycarta-jet. Graustufenumwandlung Es ist wichtig, auf die Umwandlung in Graustufen für Farbplots zu achten, da sie auf Schwarzweißdruckern gedruckt werden können. Wenn nicht sorgfältig betrachtet, können Ihre Leser am Ende mit unentzifferbaren Plots, weil die Graustufen ändert sich unvorhersehbar durch die Farbkarte. Die Umwandlung in Graustufen erfolgt in vielerlei Hinsicht. Einige der besseren verwenden eine lineare Kombination der rgb-Werte eines Pixels, aber gewichtet nach dem, wie wir die Farbintensität wahrnehmen. Eine nichtlineare Methode der Umwandlung in Graustufen ist, die Werte der Pixel zu verwenden. Im Allgemeinen gelten ähnliche Prinzipien für diese Frage, wie sie es tun, um eine Information perceptual zu präsentieren, dh wenn eine Farbkarte gewählt wird, die monoton in Werten zunimmt, wird sie in einer vernünftigen Weise auf Graustufen drucken. In diesem Sinne sehen wir, dass die Sequentiellen Farbpakete in Graustufen angemessene Darstellungen haben. Einige der Sequential2-Farbkarten haben anständig genug Graustufen-Darstellungen, obwohl einige (Herbst, Frühling, Sommer, Winter) sehr wenig Graustufenwechsel haben. Wenn eine Farbkarte wie diese in einer Handlung verwendet wurde und dann die Handlung auf Graustufen gedruckt wurde, kann eine Menge der Informationen auf die gleichen Grauwerte abbilden. Die divergierenden Farbmaps variieren meist von dunklerem Grau an den Außenkanten zu Weiß in der Mitte. Einige (PuOr und seismische) sind auf einer Seite merklich dunkler grau als die anderen und sind daher nicht sehr symmetrisch. Coolwarm hat eine kleine Reichweite von Graustufen und würde auf eine einheitlichere Handlung drucken, verliert viel Detail. Beachten Sie, dass überlagerte, beschriftete Konturen dazu beitragen können, zwischen einer Seite der Farbskala und der anderen zu unterscheiden, da die Farbe nicht verwendet werden kann, sobald eine Handlung auf Graustufen gedruckt wird. Viele der qualitativen und ähnlichen Farbkarten wie Accent, hsv und Jet wechseln von dunkler zu leichter und zurück zu dunklerem Grau in der Farbkarte. Dies würde es für einen Betrachter unmöglich machen, die Informationen in einer Handlung zu interpretieren, sobald sie in Graustufen gedruckt ist. Farb-Sehstörungen Es gibt viele Informationen über die Farbblindheit (z. B. Colorblindness). Darüber hinaus gibt es Werkzeuge zur Verfügung, um Bilder zu konvertieren, wie sie nach verschiedenen Arten von Farbsehensdefiziten (z. B. vischeck) suchen. Die häufigste Form des Farb-Seh-Mangels beinhaltet die Unterscheidung zwischen Rot und Grün. So vermeiden die Vermeidung von Farbpunkten mit Rot und Grün viele Probleme im Allgemeinen. ReferenzenHow, um ein binäres Bild mit matplotlib Formen zu machen Wie mache ich binäres Bild mit matplotlib waren jedes Pixel in der Form hat Wert 1 und jedes Pixel nicht in der Form hat Wert 0 Heres mein Versuch: Erwartet etwas mehr wie das: Ich denke das etwas Mit jpeg kompression zu tun. Gibt es irgendwie kann ich nicht einfach die rohen Pixelwerte schreiben und sie in ein numpy Array laden. So könntest du ein binäres Bild eines Kreises mit numpy produzieren und es mit matplotlib zeichnen: Sein definitiv jpeg Kompression messing it up. Mit tif-Format gibt es ein besseres Ergebnis. Raw würde mehr Sinn machen, aber dann verlieren Sie die Dimensionen. Siehe auch Fragen in der Nähe dieses Themas Wie vergabe ich den Wert von x in die Datenbank Ich möchte, dass der Wert von x (2015) dem Jahr des Fahrzeugs zugeordnet werden soll. Sqlite3.OperationalError: keine solche Spalte: x In diesem Fall wähle ich ein zufälliges Wort aus der Wortliste, um als das gameword zu verwenden. Das Problem ist, da dieser Wert im lokalen Geltungsbereich der Funktion getrandomword () zurückgegeben wird, wird er nach dem Aufruf der main () - Funktion nicht gespeichert. Ive stoßen auf Rat sagen, ich muss in irgendeiner Art von Argument passieren (was der Code, der unten gezählt wird, derzeit nicht). Im nicht ganz sicher, wie dies zu implementieren. Ive wurde ausführlich gesagt, dass ich nicht global in der getrandomword () - Funktion verwenden soll. Ich habe ein go-Projekt, das eine Python 3.4 Abhängigkeit hat (externer Befehl). Ich habe eine Reihe von Anforderungen namens reqs. txt. Ich benutze virtualenv, um sicherzustellen, dass ich in meinem eigenen venv und so kann ich meine Abhängigkeiten installieren. Ich bekomme den folgenden Fehler (vollständiges Log unten): Das ist frustrierend, da, direkt vor dieser Zeile, gibt es eine Installation der sechs Paket. Meine. travis. yml-Datei Das Travis-Log habe ich einen Datensatz (171 Spalten) und wenn ich es in mein Dataframe hinaufnehme, sieht es so aus - jetzt will ich meinen Dataframe so ändern - ich habe versucht, pd. melt zu benutzen . Aber ich glaube, es macht mir keinen Zweck. Es wird großartig sein, wenn jemand mir bei dieser Frage helfen kann :) Ich versuche, ein bestimmtes Keyword aus einer Liste zu extrahieren, aber aus irgendeinem Grund bekomme ich leere Box oder Python spuckt die ganze Liste aus, was nicht das ist was ich will. Dies ist der Code, den ich jetzt habe. Wie appendxxxx12 schaut innen Wie value0 schaut innen was ich brauche Hilfe ist, was auch immer der Wert0 ist und finden Sie es in appendxxx12 und drucken Sie es als aus setzen Im versuchen, eine Python-Funktion Onemode (l), die eine nicht-leere Liste l und gibt zurück Ein Paar mit seinem Modus und die Häufigkeit des Modus. (Falls es mehrere Modi gibt, kann eine beliebige zurückgegeben werden.), Die für die folgenden Tests funktioniert: Aber nicht für den Test: In diesem Fall gibt es mir unschuldig Typ: numpy. ndarray Gibt es irgendwie um diese mit meinem aktuellen Code Ive bekam ein Programm, das beim Start ein Matplotlib-Diagramm von Bitcoin-Preisen eröffnet und jedes Mal aktualisiert wird, wenn sich der Preis ändert. Dann, wenn ich es schließe, öffnet sich eine Vollbild-Tkinter-Anwendung mit einem Hintergrundbild und einer aktualisierenden Uhr in der Ecke. Was ich gerne machen würde ist, wenn ich das Programm starten eine Vollbild-TKinter-Anwendung öffnet sich mit einem Hintergrundbild, eine aktualisierende Uhr in der Ecke und die Matplotlib-Grafik in der Mitte. Grundsätzlich möchte ich den Matplotlib-Graph in meine Anwendung einbetten. Ich habe versucht, den Graph-Code in meine Klasse zu stellen und ihn zu nennen, aber das gibt nur die oben erwähnten Ergebnisse. Ich habe versucht, die plt. show () zu ersetzen: canvas FigureCanvasTkAgg (fig, self) canvas. show () canvas. gettkwidget (). Pack (sidetk. TOP, filltk. BOTH, expandTrue), aber dann war das Programm überhaupt nicht gestartet . Egal wo ich es in das Skript gelegt habe, es würde Fehler geben wie selbst ist nicht definiert, wenn ich direkt ersetzt plt. show () mit ihm und Leinwand ist nicht definiert, wenn ich versuchte, es in die Klasse zu integrieren. Hier ist der vollständige Code unten: Es gibt ein paar zuverlässige wie 0.png das ist das Hintergrundbild und natürlich die vielen Module, aber jedes Feedback wäre sehr geschätzt. Im arbeiten mit tensorflow und versuchen, den inputoutput eines autoencoders auf Cifar-10 zu visualisieren. Heres das Ergebnis aus dem Ausführen ihres Codes mit leichter Modifikation (ändern Sie die figsize auf 5,5): Allerdings ist das noch nirgendwo so scharf und klar wie die Bilder in der ursprünglichen Seite: cs. toronto. edu Wie kann ich es besser machen Es gibt Ähnliche Fragen hier, aber keiner scheint all dieses Problem zu erfassen. Wenn ich den Demo-Code auf der Matplotlib-Website mit einem Jupyter Notebook oder Anaconda Python unter Windows kopiere und füge an: Ich bekomme folgende Fehlermeldung (Hinweis: ähnliche Probleme bei der Ausführung von Python 3.x oder 2.7x). Dies geschah auf iPython Notebooks unter Windows oder Linux. Allerdings, als ich das in einer Bash-Shell lief: Ich habe dieses kleine Juwel in der Stderr-Ausgabe: sh: 1: Latex: nicht gefunden Dieser Fehler wurde nicht in der Windows-Shell oder PowerShell angezeigt und erschien nur in der GNULinux-bash-Shell. Es scheint, dass die Installation von pylatex oder anderen Python-Latex-Tools wird nicht wirklich installieren LaTeX selbst und kann dazu führen, dass Sie nicht immer Fehler, die Ihnen sagen, es ist nicht installiert. Hoffentlich wird dies anderen helfen. Sobald ich LaTex installiert habe (mit Sudo apt installieren Latex auf Ubuntu), lerne ich die Demo: Und jetzt bekomme ich das: Dies scheint das Problem auf das gleiche wie Python zu reduzieren: Kann nicht in Matplotlib Texte und läuft sudo apt installieren dvipng Texlive-latex-extra texlive-fonts-empfohlen (wieder auf Ubuntu, aber die Installation der Extras-Pakete auf Mac sollte ähnliche Effekte haben). Leider habe ich nicht herausgefunden, wie man das unter Windows (insbesondere das Jupyter Notebook unter Windows) beheben kann und da ich eine Anzahl von Studenten habe, die Windows benutzen, wird jede Hilfe geschätzt. Quabr ist StackOverFlow Proxy Site Sitemap