Opcja matplotlib cmap binarna

cm (colormap) Ten moduł udostępnia duży zestaw map kolorów, funkcje do rejestrowania nowych map kolorów i uzyskiwania mapowania kolorów według nazwy oraz klasę mixin dla dodawania funkcji mapowania kolorów. klasa matplotlib. cm. ScalarMappable (normNone. cmapNone) Jest to klasa mixin obsługująca dane skalarne do mapowania RGBA. ScalarMappable używa normalizacji danych przed zwróceniem kolorów RGBA z podanej mapy kolorów. Normalizujący obiekt, który skaluje dane, zazwyczaj w przedziale 0, 1. Jeśli None. normą domyślną jest kolor. Normalizuj obiekt, który inicjalizuje skalowanie na podstawie pierwszych przetworzonych danych. Barnografia używana do odwzorowania znormalizowanych wartości danych na kolory RGBA. Dodaj wpis do słownika flag boolejskich ustawionych na True, gdy zmieni się mapę. Autoskalowanie limitów skalarnych na instancji norm przy użyciu bieżącej tablicy Autoskalowanie limitów skalarnych na instancji norm przy użyciu bieżącej tablicy, zmieniając tylko ograniczenia, które są Brak Wywołuj za każdym razem, gdy zmienna mappable zostanie zmieniona, aby powiadamiać wszystkich detektory oddzwanianiaSM o 8216 zmianach8217 zmienił się od ostatniego sprawdzenia, zwraca True else return False Instancja Colormap tego ScalarMappable. Ostatni kolorowy pasek powiązany z tym ScalarMappable. Może być żadna. Zwraca tablicę zwracającą min, maksimum limitu kolorów dla skalowania obrazu zwraca colormap Instancję normalizującą tego ScalarMappable. Ustaw tablicę obrazów z tablicy numpy Ustaw limity norm dla skalowania obrazu, jeśli vmin jest sekwencją length2, zinterpretuj ją jako (vmin, vmax), która jest używana do obsługi setp ACCEPTS: sekwencja długości o długości 2 ustawia mapę kolorów dla danych luminancji AKCEPTUJE: nazwa mapy lub zarejestrowana nazwa mapy kolorów ustawiają instancję normalizacji Zwróć znormalizowaną tablicę rgba odpowiadającą x. W normalnym przypadku x to sekwencja skalarna 1-D lub 2-D, a odpowiadające im wartości rgba zostaną zwrócone w oparciu o normę i zestaw kolumn dla tego ScalarMappable. Jest jeden szczególny przypadek, w przypadku obsługi zdjęć, które są już rgb lub rgba, na przykład mogą być odczytywane z pliku obrazu. Jeśli x jest ndarray z 3 wymiarami, a ostatni wymiar to 3 lub 4, to będzie traktowany jako tablica rgb lub rgba, a mapowanie nie zostanie wykonane. Jeśli ostatni wymiar to 3, alfa kwarg (domyślnie do 1) zostanie użyty do wypełnienia przezroczystości. Jeśli ostatnim wymiarem jest 4, alfa kwarg zostanie zignorowany, nie zastępuje wcześniej istniejącego alfa. Błąd ValueError zostanie podniesiony, jeśli trzeci wymiar jest inny niż 3 lub 4. W obu przypadkach, jeśli bajty są False (domyślnie), tablica rgba będzie pływała w zakresie 0-1, jeśli ma wartość True. zwrócona tablica rgba będzie uint8 w zakresie od 0 do 255. Jeśli norma jest Fałsz, normalizacja danych wejściowych nie jest wykonywana i przyjmuje się, że jest już w przedziale (0-1). Uwaga: metoda ta zakłada, że ​​dane wejściowe są dobrze zachowane nie sprawdza, czy anomalie, takie jak x, są maskowane rgbami, czy też są typami całkowitymi innymi niż uint8, czy też jest to tablica rgba zmiennoprzecinkowa o wartościach poza zakresem 0-1 . matplotlib. cm. getcmap (nameNone. lutNone) Uzyskaj instancję mapy kolorów, która domyślnie przyjmuje wartości rc, jeśli nazwa ma wartość None. Colormaps dodane z registercmap () mają pierwszeństwo przed wbudowanymi mapami kolorów. Jeśli lut nie jest żadnym, musi to być liczba całkowita podająca liczbę żądań w tablicy wyszukiwania, a nazwa musi być standardową nazwą kolumnom mpl. matplotlib. cm. Dodaj kolumnę do zestawu rozpoznawanego przez getcmap (). Można go użyć na dwa sposoby: w pierwszym przypadku cmap musi być instancją matplotlib. colors. Colormap. Nazwa jest opcjonalna, jeśli nieobecna, nazwa będzie nazwą atrybutu cmap. W drugim przypadku trzy argumenty są przekazywane do inicjatora LinearSegmentedColormap, a otrzymany kolumn jest zarejestrowany. matplotlib. cm. revcmap (dane) Obsługuje tylko dane specyfikacyjne w formacie słownika. copy Copyright 2002 - 2017 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom i zespół programistów Matplotlib 2017 - 2018 Zespół programistów Matplotlib. Ostatnia aktualizacja 20 lutego 2017. Utworzona przy użyciu Sfinksa 1.5.2.Choosing Colormaps Pomysł wyboru dobrego koloryzmu jest znalezienie dobrej reprezentacji w przestrzeni kolorów 3D dla zestawu danych. Najlepsza metoda kolorystyczna dla dowolnego zestawu danych zależy od wielu elementów, takich jak: czy reprezentuje dane formularza czy metryki (Ware) Twoja znajomość zestawu danych (np. Istnieje krytyczna wartość, z której inne wartości się różnią) Jeśli jest intuicyjny kolor schemat dla parametru, który jest wykreślony Jeśli w polu ma się spodziewać publiczność W wielu aplikacjach najlepszym wyborem 8212 jest perforatywnie jednolity kolorystyka, w którym równe kroki danych są postrzegane jako równe kroki w przestrzeni kolorów. Naukowcy odkryli, że ludzki mózg postrzega zmiany parametru lekkości, ponieważ zmiany danych są znacznie lepsze, niż na przykład zmiany barwy. Dlatego mapy kolorów, które mają monotonnie zwiększającą się jasność poprzez mapę kolorów, będą lepiej interpretowane przez widza. Wspaniałym przykładem perceptatywnie jednolitych kolorów jest colorcet. Kolor można przedstawić w przestrzeni 3D na różne sposoby. Jednym ze sposobów reprezentowania koloru jest użycie CIELAB. W CIELAB przestrzeń barw reprezentowana jest przez lekkość, czerwono-zieloną i żółto-niebieską. Parametr jasności można następnie wykorzystać, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak mapy kolorów matplotlib będą postrzegane przez widzów. Doskonały materiał wyjściowy do nauki o ludzkiej percepcji colormaps pochodzi od IBM. Klasy colormaps Colormaps są często podzielone na kilka kategorii na podstawie ich funkcji (patrz np. Moreland): Sequential: zmiana jasności i często nasycenie koloru stopniowo, często przy użyciu pojedynczego odcienia powinna być wykorzystana do reprezentowania informacji, które mają zamawianie. Rozbieżność: zmiana jasności i ewentualnie nasycenie dwóch różnych kolorów, które spotykają się w środku w nienasyconym kolorze, powinny być wykorzystywane, gdy wyrejestrowane informacje mają krytyczną wartość średnią, na przykład topografię lub dane różnią się od zera. Jakość jakościowa: czę sto sĘ ... różne kolory powinny być używane do reprezentowania informacji, które nie majĘ ... zamówienia ani relacji. Lekkość plam matplotlib Tutaj badamy wartości jasności colormaps matplotlib. Zauważ, że dostępna jest jakaś dokumentacja na temat map kolorów (lista-colormaps). Sekwencyjne dla wykresów sekwencyjnych wartość lekkości zwiększa się monotonicznie przez kolory. To jest dobre. Niektóre wartości w kolumnach wahają się od 0 do 100 (binarne i inne w skali szarości), a inne zaczynają się. Te, które mają mniejsze zakresy będą miały mniejszy zasięg percepcyjny. Zauważ również, że funkcja różni się między mapami kolorów: niektóre są w przybliżeniu liniowe, a inne są bardziej zakrzywione. Sequential2 Wiele wartości z wykresów Sequential2 jest monotonicznie rosnących, ale niektóre (jesienne, chłodne, wiosenne i zimowe) plateau, a nawet poruszają się w górę iw dół w przestrzeni. Inne (afmhot, copper, gistheat i hot) mają załamania w funkcjach. Dane, które są reprezentowane w regionie okręgu, który znajduje się na płaskowyżu lub zakrętu, doprowadzi do percepcji pasma danych w tych wartościach w metamorfozie (zobacz mycarta-banding jako doskonały przykład). Rozbieżne dla map rozbieżnych chcemy mieć monotonnie rosnące wartości do maksimum, które powinny być bliskie, a następnie monotonicznie malejące wartości. Szukamy około równych wartości minimalnych na przeciwległych końcach okręgu. Dzięki tym działaniom, BrBG i RdBu są dobrym rozwiązaniem. coolwarm to dobra opcja, ale nie zawiera szerokiego zakresu wartości (patrz sekcja skali szarości poniżej). Kolumny jakościowe jakościowe nie mają na celu być percepcyjnymi mapami, ale patrzenie na parametr lekkości może zweryfikować to dla nas. Wartości przesuwają się po całym miejscu w mapie kolorów i wyraźnie nie rosną monotonicznie. Nie byłyby to dobre opcje do wykorzystania jako percepcyjne kolaże. Różne Różne kolory są szczególnie przydatne, dla których zostały stworzone. Na przykład gistearth, ocean i teren wydają się być tworzone dla spisywania topografii (zielonkawy) i głębokości wody (niebieskiej) razem. Spodziewamy się rozbieżności w tych mapach, ale wiele zderzeń może nie być idealne, na przykład w gistearth i terenu. CMRmap została stworzona, aby konwertować dobrze na skalę szarości, chociaż wydaje się, że ma kilka małych załamań. cubehelix został stworzony, aby zmieniać się płynnie zarówno w lekkim, jak i odcieniu, ale wydaje się mieć mały garb w obszarze zielonej barwy. Często używana mapka kolorów jest zawarta w tym zestawie map kolorów. Widać, że wartości różnią się znacząco w całym tekście okrągłym, co sprawia, że ​​jest to słaby wybór do reprezentowania danych dla widzów w percepcji. Zobacz ten pomysł na mycarta-jet. Konwersja szarości Ważne jest, aby zwrócić uwagę na konwersję na odcienie szarości dla wykresów kolorystycznych, ponieważ mogą być drukowane na czarno-białych drukarkach. Jeśli nie uważnie rozważysz, czytelnicy mogą skończyć z niewytłumaczalnych działek, ponieważ szarość zmienia się nieprzewidywalnie przez kolumnę. Konwersja na odcienie szarości odbywa się na wiele różnych sposobów bw. Niektóre z lepszych używają liniowej kombinacji wartości rgb piksela, ale są ważone zgodnie z tym, jak postrzegamy intensywność koloru. Nieliniową metodą konwersji na odcienie szarości jest użycie wartości pikseli. Ogólnie rzecz biorąc, podobne zasady odnoszą się do tego zagadnienia, ponieważ dotyczą one prezentowania informacji perkusyjnych One8217s, co oznacza, że ​​jeśli wybrano kolimat, który jest monotonnie wzrastający w wartościach, wydruk zostanie w rozsądny sposób do skali szarości. Mając to na uwadze, widzimy, że sekwencyjne colormaps mają rozsądne reprezentacje w skali szarości. Niektóre kolory z serii Sequential2 mają wystarczająco dobre odwzorowania skali szarości, choć niektóre (jesienią, wiosną, latem, zimą) mają bardzo niewielką zmianę skali szarości. Jeśli na wykresie użyto takiej kolory, a następnie wydruk został wydrukowany w odcieniach szarości, wiele informacji może mieć tę samą szarą wartość. Rozproszone colormaps najczęściej różnią się od ciemnoszarych na zewnętrznych krawędziach do białych w środku. Niektóre (PuOr i sejsmiczne) mają wyraźnie ciemniejszą szarość na jednej stronie niż druga i dlatego nie są bardzo symetryczne. coolwarm ma niewielki zakres szarej skali i drukuje do bardziej jednolitego wykresu, tracąc wiele szczegółów. Zauważ, że nakładane, oznakowane kontury mogłyby pomóc rozróżnić jedną stronę kolumnowej w porównaniu z drugą, ponieważ kolor nie może być używany po wydrukowaniu wykresu w skali szarości. Wiele kolimatów jakościowych i różnych, takich jak Akcent, hsv i jet, zmienia się z ciemniejszego na lżejsze i z powrotem na ciemniejszy szary w całym kolorystyce. Uniemożliwiłoby to widzowi dokonanie interpretacji informacji w działce po wydrukowaniu w odcieniach szarości. Braki wizualne kolorów Istnieje wiele informacji na temat ślepoty kolorowej (np. Dodatkowo dostępne są narzędzia służące do konwersji obrazów w poszukiwaniu różnego rodzaju niedoborów wizji koloru (np. Vischeck). Najczęstszą formą niedostatków widzenia kolorów jest rozróżnianie czerwieni i zieleni. Unikanie koloryzacji z czerwonym i zielonym pozwoli uniknąć wielu problemów w ogóle. ReferencjeJak utworzyć obraz binarny z kształtami matplotlib Jak zrobić obraz binarny z matplotlib, gdy każdy piksel w kształcie ma wartość 1, a każdy piksel nie ma kształtu ma wartość 0 Oto moja próba: Oczekiwano czegoś bardziej podobnego do tego: Myślę, że to coś do kompresji jpeg. Czy jest jakiś sposób nie można po prostu pisać wartości pikseli i załadować je do tablicy numpy? W ten sposób można utworzyć obraz binarny okręgu używając numpy i spreparować go przy użyciu matplotlib: jego zdecydowanie kompresja JPEG komplikuje to. Korzystanie z formatu tif daje lepszy wynik. Raw miałby większy sens, ale wtedy tracisz wymiary. Zobacz także pytania zbliżone do tego tematu Jak przypisać wartość x do bazy danych Chcę, aby wartość x (2018) została przypisana do roku pojazdu Błąd. sqlite3.OperationalError: nie ma takiej kolumny: x W tym przypadku Im wybierając słowo losowe z listy słów kluczowych, aby użyć jako słowa. Problem polega na tym, że ta wartość jest zwracana w lokalnym zakresie funkcji getrandomword (), nie jest zapisywana po wywołaniu funkcji głównej (). Spotykam się z poradą mówiąc, że muszę przekazać coś w rodzaju argumentu (którego poniższy kod nie zawiera). Nie jestem całkiem pewien, jak to wdrożyć. Ive został powiedział expicitly że Im nie używać globalnych w getrandomword () funkcji. Mam projekt go, który ma zależność Python 3.4 (polecenie zewnętrzne). Mam zestaw wymagań zwanych reqs. txt. Używam virtualenv, aby zapewnić, że jestem w moim własnym venv, więc mogę zainstalować moje zależności. Pojawia się następujący błąd (pełny dziennik poniżej): To frustrujące, ponieważ tuż przed tą linią jest instalacja sześciu pakietów. Mój plik. travis. yml Rejestr travis Mam zbiór danych (171 kolumn), a kiedy go weźmę w mojej ramce danych, wygląda tak: teraz chcę zmienić tę ramkę danych tak, próbuję użyć pd. melt . ale myślę, że nie jest w pełni moim celem. Będzie wspaniale, jeśli ktoś mi pomoże w tej konkretnej kwestii :) Próbuję wyodrębnić konkretne słowo kluczowe z listy, ale z jakiegoś powodu mam puste pole lub python spits całej listy, która nie jest to, czego chcę. To jest kod, który mam teraz. Jak wygląda appendxxxx12 Jak wygląda wartość value0 wewnątrz Co potrzebuję pomocy to pobranie wartości0 i znalezienie jej wewnątrz appendxxx12 i wydrukowanie jej na zewnątrz. Próbuję napisać funkcję onemode (l), która zajmuje niepustą listę l i zwraca para z jego trybem i częstotliwością trybu. (W przypadku, gdy istnieje kilka trybów, można go zwrócić arbitralnie.), Który działa dla następujących testów: Ale nie dla testu: W tym przypadku daje mi niepowtarzalny typ: numpy. ndarray Czy jest jakiś sposób wokół tego przy użyciu mojego bieżącego kod Ive got program, który podczas uruchamiania otworzy wykres matplotlib ceny Bitcoin i będzie aktualizować za każdym razem zmiany cen. Następnie, gdy go zamykam, otwiera się aplikacja TKKP z obrazem w tle i aktualizującym zegar w rogu. To, co chciałbym się wydarzyć, to to, że po uruchomieniu programu otwiera się aplikacja TKKR z obrazem pełnoekranowym, zegarem aktualizującym w rogu i wykresem matplotlib w środku. Zasadniczo chcę osadzić wykres matplotlib w mojej aplikacji. Próbowałem już umieścić kod wykresu w mojej klasie i wywołać go, ale to tylko daje wyniki wspomniane wcześniej. Próbowałem zastąpić plt. show () tym: canvas FigureCanvasTkAgg (rys, self) canvas. show () canvas. gettkwidget (). Pack (sidetk. TOP, filltk. BOTH, expandTrue), ale program nie był uruchamiany w ogóle . Bez względu na to, gdzie umieściłem je w skrypcie, dałoby błędy takie jak ja nie jest zdefiniowane, gdy bezpośrednio zastąpię plt. show () z nim, a płótno nie jest zdefiniowane, gdy próbowałem zintegrować go z klasą. Oto pełny kod poniżej: Istnieje kilka niezawodności, takich jak 0.png, który jest obrazem tła i oczywiście wiele modułów, ale wszelkie opinie byłyby bardzo cenione. Pracuję z tensorflow i próbuję wizualizować wejściową wydajność autoenoderera w Cifar-10. Jest to rezultat uruchomienia kodu z niewielką modyfikacją (zmiana figury na 5,5): jednak jest to wciąż tak ostre i wyraźne, jak obrazy na oryginalnej stronie: cs. toronto. edu Jak mogę lepiej zrobić podobne pytania tutaj, ale żaden nie zdaje się uchwycić tego całego problemu. Jeśli skopiować i wkleić kod demonstracyjny na stronie matplotlib przy użyciu komputera Jupyter Notebook lub Anaconda Python w systemie Windows: pojawia się następujący komunikat o błędzie (Uwaga: podobne problemy, czy działa Python 3.x czy 2.7x). Zdarzyło się to na notebookach iPython działających w systemie Windows lub Linux. Jednak gdy uruchomiłem to w powłoczce bash używając: dostałem ten mały klejnot w wyjściu stderr: sh: 1: lateks: nie znaleziono Ten błąd nie pojawił się w powłoce systemu Windows lub PowerShell i pojawił się tylko w powłokach powłoki GNULinux. Wygląda na to, że instalacja pylatexu lub innych narzędzi lateksowych Pythona nie faktycznie nie zainstaluje LaTeX i może spowodować, że nie otrzymasz błędów, informując, że nie jest zainstalowany. Mam nadzieję, że to pomoże innym. Po zainstalowaniu LaTex (przy użyciu sudo apt install latex na Ubuntu), reranowałem demo: I teraz mam to: To wydaje się zmniejszać problem do tego samego, co Python: Nie można renderować Texa w Matplotlib i uruchamiać sudo apt install dvipng texlive-latex-extra texlive-fonts-recommended (znów na Ubuntu, ale instalowanie dodatków na Macu powinno mieć podobne efekty). Niestety, nie wiem, jak to naprawić w systemie Windows (w szczególności w Notatniku Jupyter w systemie Windows), a ponieważ mam wielu uczniów używających systemu Windows, każda pomoc jest doceniana. Quabr to strona internetowa witryny proxy StackOverFlow