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python作圖基礎(chǔ)之plt.contour實例詳解_python

作者：你大佬來啦 ? 更新時間： 2022-08-22 編程語言

前言

plt.contour是python中用于畫等高線的函數(shù)，這里介紹一下plt.contour的使用。

使用示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-3, 3, 50)  # 生成連續(xù)數(shù)據(jù)
y = np.linspace(-3, 3, 50)  # 生成連續(xù)數(shù)據(jù)
X, Y = np.meshgrid(x, y)    
# 生成能夠在坐標(biāo)系中形成點陣的數(shù)組，這個可以去參考一下別的文章
# https://lixiaoqian.blog.csdn.net/article/details/81532855 這里講的比較詳細(xì)
Z = X**2 + Y**2     # 這里將高度設(shè)置為x^2+y^2，就能畫一個圓形的等高線
C=plt.contour(x, y,Z,[2,5,8,10])  # 畫等高線 # 使用plt.contour(X, Y,Z,[2,5,8,10])也是沒問題的
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)

畫出來的效果就是：

plt.contour()函數(shù)本身

plt.contour(X, Y, Z, [levels], **kwargs)

  • plt就是matplotlib.pyplot
  • X, Y表示的是坐標(biāo)位置（這里是可選的，但是如果不傳入的話就是python根據(jù)傳入的高度數(shù)組(Z)的大小自動生成的坐標(biāo)），一般很多會使用二維數(shù)組，但是實際上一維數(shù)組也可以的
  • Z代表每個坐標(biāo)對應(yīng)的高度值，是一個二維數(shù)組，其中每個值表示的是每個坐標(biāo)對應(yīng)的高度 XYZ的實際數(shù)據(jù)構(gòu)成可以參照上面的例子，在本地查看一下數(shù)據(jù)是長什么樣
  • levels有兩種傳入形式。一種是傳入一個整數(shù)，這個整數(shù)表示你想繪制的等高線的條數(shù)，但是顯示結(jié)果可能并不是完全和傳入的整數(shù)的條數(shù)一樣，是大致差不多的條數(shù)（可能相差一兩條）（為什么是大致條數(shù)呢？可能是python幫你默認(rèn)生成的比較合適的幾條等高線吧）。還有一種方式就是傳入一個包含高度值的一維數(shù)組，這樣python便會畫出傳入的高度值對應(yīng)的等高線。
  • 其余的參數(shù)cmap, linewidths, linestyles等這里就不多介紹了

plt.contour()圖中的坐標(biāo)

由于一開始這里很混淆，因此在這里對坐標(biāo)代表的內(nèi)容進(jìn)行一個解釋。要解釋這個問題，首先可以引入實際問題，比如一座山，一般來說從飛機(jī)上或者很高的地方觀察這座山的話能看到這座山就像圓一樣，如果抽象成平面的話就成為一個圓了（這里是指比較規(guī)整的山啊）。然后實際上等高線就是從這樣很高的地方去想象的，通過一系列工具把相同高度的位置在一個平面上標(biāo)注出來，相同高度的位置通過線連起來就形成了等高線。

如果把剛剛說的圓放在坐標(biāo)系中，那么某個坐標(biāo)(x,y)就表示觀察到的這座山在平面視角來看所展現(xiàn)出來的位置，如下圖：

左邊假設(shè)是一座山，上面的紅色的點在平面視角來看的話就成為坐標(biāo)系中的一個位置，此時高度已經(jīng)在等高線圖中反映不出來了，這也是為什么等高線的圖需要標(biāo)注高度值。

這里結(jié)合三維圖來看會更加直觀：將上面的圓形的等高線圖的高度用三維圖像展示出來，使用代碼為：

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = np.linspace(-3, 3, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X**2 + Y**2 
C=plt.contour(x, y,Z,[2,5,8,10])
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)

fig=plt.figure()
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax1 = plt.axes(projection='3d')

ax1.scatter3D(X,Y,z, cmap='Blues')

效果如下：

圖中X,Y,Z都分別被轉(zhuǎn)換為了三維坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，形成了一個類似球形的一個部分的高度圖。Z軸就是每個點對應(yīng)的高度值，這里試想如果把整張圖從最頂部投下到xy二維坐標(biāo)系中，如果取開始的某幾個固定的高度值（如2,5,8），那么這幾個固定的高度值所對應(yīng)的坐標(biāo)在二維坐標(biāo)系中連起來的話就成為了一條等高線。

這里可以多看幾個例子：

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = np.linspace(-3, 3, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
z = (np.exp(-X**2 - Y**2) - np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2))*2

fig=plt.figure()
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax1 = plt.axes(projection='3d')
ax1.scatter3D(X,Y,z, cmap='Blues')

效果：

其二維圖為：

叮！

不學(xué)不知道，學(xué)了才知道什么都不是想象的那么簡單啊。

補(bǔ)充：plt.contour等高線繪制

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
def height(x, y):
    return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
 
 
x = np.linspace(-3, 3, 300)
y = np.linspace(-3, 3, 300)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 為等高線填充顏色 10表示按照高度分成10層
plt.contourf(X, Y, height(X, Y), 10, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot)
C = plt.contour(X, Y, height(X, Y), 10, colors='black')
# 繪制等高線標(biāo)簽
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
# 去掉坐標(biāo)軸刻度
# plt.xticks(())
# plt.yticks(())
plt.show()
# 顯示圖片

參考：https://blog.csdn.net/qq_42505705/article/details/88771942

總結(jié)

原文鏈接：https://blog.csdn.net/keepaware/article/details/121717046

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