matplotlib 等高线的绘制 —— plt.contour 与 plt.contourf

contour:轮廓,等高线。

  • 为等高线上注明等高线的含义:

    cs = plt.contour(x, y, z)
    plt.clabel(cs, inline=1, fontsize=10)
    
  • plt.contourf 与 plt.contour 区别:

    • f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色);
    • contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身),
  • 增加 colorbar;

    cb = plt.colorbar()
    cb.set_label('meters')
    

    默认 colorbar 是竖直放置,通过 orientation 关键字参数,可将其设置为水平放置;

    cb = plt.colorbar(orientation='horizontal')
    

1. 等高线绘制的步骤

等高线是三维图像在二维空间的投影。

  • 首先准备三维函数及待投影平面的网格坐标

    f ( x , y ) = sin ⁡ 2 ( w x ) sin ⁡ 2 ( w y ) exp ⁡ ( x + y σ ) f(x,y)=\sin^2(wx)\sin^2(wy)\exp(\frac{x+y}{\sigma}) f(x,y)=sin2(wx)sin2(wy)exp(σx+y)

    def f(x, y, w=5, sigma=2):
        return np.sin(w*x)**2 * np.sin(w*y)**2 * np.exp((x+y)/sigma)
    n = 256
    x = np.linspace(0, 3, n)
    y = np.linspace(0, 3, n)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    
  • 绘制等高线:

    C = plt.contour(X, Y, f(X, Y),  8, colors='black')
    	# 8代表等高线的密集程度,这里被分为10个部分。如果是0,则图像被一分为二。
    	# 可以将其设置为 20观察变化;
    # 等高线之间的颜色填充,可选
    plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap='gray_r')
    
  • 添加高度与数字:

    ptl.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
    	# inline=True,表示高度写在等高线上
    # 关闭坐标轴
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    

references

  • https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/3-3-contours/
  • https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html

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