import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' 画等高线 数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值,共有256个点。 高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值,并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来,编织成栅格: ''' def f(x,y): # the height function return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2) n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) X,Y = np.meshgrid(x, y)#用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来,编织成栅格: # 接下来进行颜色填充。使用函数plt.contourf把颜色加进去,位置参数分别为:X, Y, f(X,Y)。透明度0.75,并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色。 # use plt.contourf to filling contours # X, Y and value for (X,Y) point plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap=plt.cm.hot) # 接下来进行等高线绘制。使用plt.contour函数划线。位置参数为:X, Y, f(X,Y)。颜色选黑色,线条宽度选0.5。现在的结果如下图所示,只有颜色和线条,还没有数值Label: # use plt.contour to add contour lines C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, colors='black', linewidth=.5) # 添加高度数字 # # 其中,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。 # # 最后加入Label,inline控制是否将Label画在线里面,字体大小为10。并将坐标轴隐藏: plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()
等有需求的时候再深入研究