用matplotlib画等高线图详解

 更新时间:2017年12月14日 16:04:59   作者:dreampursuer  
这篇文章主要介绍了用matplotlib画等高线图详解,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。

等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形,在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中。

因为等高线的图有三个信息:x,y以及x,y所对应的高度值。

这个高度值的计算我们用一个函数来表述:

 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
 return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)

这个函数看起来挺复杂的,但我们这里只是为了能够获得一个高度值,因此其中函数代表什么意义不用关心,只要知道输入一个x,y,输出一个高度值就可以了。

要画出等高线,核心函数是plt.contourf(),但在这个函数中输入的参数是x,y对应的网格数据以及此网格对应的高度值,因此还需要调用np.meshgrid(x,y)把x,y值转换成网格数据才行,这样完整的代码如下:

画等高线的代码如下:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
 return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)

# 生成x,y的数据
n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)

# 把x,y数据生成mesh网格状的数据,因为等高线的显示是在网格的基础上添加上高度值
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 填充等高线
plt.contourf(X, Y, f(X, Y))
# 显示图表
plt.show()

上述代码显示的图形为:

这颜色有点太冷了,我们想显示热力图,那只要在plt.contourf()函数中添加属性cmap=plt.cm.hot就能显示热力图,其中cmap代表为color map,我们把color map映射成hot(热力图),此处关键代码为:

# 填充等高线
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), cmap=plt.cm.hot)

显示的图为:

是否显示得挺热的。:)

上面是用plt.contourf()填充了等高线,但还有一种方式是可以直接显示等高线,而不是填充的方式,例如:

C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 20)

这里20代表的是显示等高线的密集程度,数值越大,画的等高线数就越多。

这样显示的图形为:

当然,如果我们不调用前面的plt.contourf()函数,则就会直接显示等高线。

最后我们想在等高线中添加上标注值:

plt.clabel(C, inline=True, fontsize=12)

显示的图为:

完整的代码为:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
 return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)

# 生成x,y的数据
n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)

# 把x,y数据生成mesh网格状的数据,因为等高线的显示是在网格的基础上添加上高度值
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 填充等高线
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 20, cmap=plt.cm.hot)
# 添加等高线
C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 20)
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=12)
# 显示图表
plt.show()

总结

以上就是本文关于用matplotlib画等高线图详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

Python通过matplotlib绘制动画简单实例

Python的地形三维可视化Matplotlib和gdal使用实例

python学习之matplotlib绘制散点图实例

如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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