Местоположение файла файла: C: \ test \ com \ company
Имя файла: Main.class
Полностью имя класса: com.company.Main
Командная строка:
java -classpath "C:\test" com.company.Main
Обратите внимание, что путь класса не включает \ com \ company
Вот пример
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
t = np.arange(100)
plt.scatter(x, y, c=t)
plt.show()
Здесь вы устанавливаете цвет на основе индекса, t
, который является всего лишь массивом [1, 2, ..., 100]
. [/g7]
Возможно, более понятным примером является немного более простой
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(100)
y = x
t = x
plt.scatter(x, y, c=t)
plt.show()
[/g8]
Обратите внимание, что массив, который вы передаете как c
, не нуждается в каком-либо конкретном порядке или типе, т. Е. Его не нужно сортировать или целые числа, как в этих примерах. Процедура построения графика масштабирует цветовую палитру таким образом, чтобы минимальные / максимальные значения в c
соответствовали нижней / верхней части цветовой карты.
Вы можете изменить цветовую палитру, добавив
import matplotlib.cm as cm
plt.scatter(x, y, c=t, cmap=cm.cmap_name)
Импортирование matplotlib.cm
является необязательным, так как вы также можете вызывать colormaps как cmap="cmap_name"
. Существует справочная страница цветовых палитров, показывающая, что каждый из них выглядит. Также знайте, что вы можете изменить цветовой код, просто называя его как cmap_name_r
. Поэтому либо
plt.scatter(x, y, c=t, cmap=cm.cmap_name_r)
# or
plt.scatter(x, y, c=t, cmap="cmap_name_r")
будет работать. Примерами являются "jet_r"
или cm.plasma_r
. Вот пример с новым 1.5 colormap viridis:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(100)
y = x
t = x
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis')
ax2.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis_r')
plt.show()
Вы можете добавить панель цвета с помощью
plt.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
Обратите внимание, что если вы явно используете цифры и подзаголовки (например, fig, ax = plt.subplots()
или ax = fig.add_subplot(111)
), добавление цветной панели может быть бит больше задействован. Хорошие примеры можно найти здесь здесь для одной подсписной панели и здесь для 2 подзаголовков 1 colorbar .
Чтобы добавить к ответу wflynny выше, вы можете найти доступные цветовые карты здесь
Пример:
import matplotlib.cm as cm
plt.scatter(x, y, c=t, cmap=cm.jet)
или, альтернативно,
plt.scatter(x, y, c=t, cmap='jet')