python中的plt.pcolormesh 的参数是啥意思

发布网友 发布时间：2022-04-21 07:14

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热心网友 时间：2022-06-18 15:47

导入matplotlib.pyplot, numpy 包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 添加主题样式 plt.style.use('mystyle') # 设置图的大小，添加子图 fig = plt.figure(figsize=(5,5)) ax = fig.add_subplot(111) #绘制sin, cos x = n.

热心网友 时间：2022-06-18 15:47

详情请参考官网：Matplotlib API

pcolormesh(*args, alpha=None, norm=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, shading='flat', antialiased=False, data=None, **kwargs)[source]

这个函数主要是用于创建伪彩色图（pseudocolor plot），我猜你问这个问题是在做机器学习分类问题中遇到的吧，给个例子吧（省略了部分代码）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap

……

# 相当于创建了一个Colormap
cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF'])

# 确定图形的边界
x_min, x_max = X[:, 0].min(), X[:, 0].max()
y_min, y_max = X[:, 1].min(), X[:, 1].max()

# 生成网格采样点做测试集，并用来做分类预测
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),np.arange(y_min, y_max, 0.02))
y_predict = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

# 画出测试集数据
y_predict = y_predict.reshape(xx.shape)
plt.figure()
##################################################
plt.pcolormesh(xx, yy, y_predict, cmap=cmap_light)
##################################################

xx,yy-图像区域内的采样点；

y_predict-根据采样点计算出的每个点所属的类别

camp-将相应的值映射到颜色

此时就可画出不同类型数据的色彩范围，效果如下图：

在上图加上之前的训练数据，就可得到常见的利用plt.pcolormesh绘制的KNN分类图：