python作圖基礎之plt.contour範例詳解

2022-06-30 14:00:45

前言

plt.contour是python中用於畫等高線的函數，這裡介紹一下plt.contour的使用。

使用範例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-3, 3, 50)  # 生成連續資料
y = np.linspace(-3, 3, 50)  # 生成連續資料
X, Y = np.meshgrid(x, y)    
# 生成能夠在座標系中形成點陣的陣列，這個可以去參考一下別的文章
# https://lixiaoqian.blog.csdn.net/article/details/81532855 這裡講的比較詳細
Z = X**2 + Y**2     # 這裡將高度設定為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()函數本身

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

plt就是matplotlib.pyplot
X, Y表示的是座標位置（這裡是可選的，但是如果不傳入的話就是python根據傳入的高度陣列(Z)的大小自動生成的座標），一般很多會使用二維陣列，但是實際上一維陣列也可以的
Z代表每個座標對應的高度值，是一個二維陣列，其中每個值表示的是每個座標對應的高度 XYZ的實際資料構成可以參照上面的例子，在本地檢視一下資料是長什麼樣
levels有兩種傳入形式。一種是傳入一個整數，這個整數表示你想繪製的等高線的條數，但是顯示結果可能並不是完全和傳入的整數的條數一樣，是大致差不多的條數（可能相差一兩條）（為什麼是大致條數呢？可能是python幫你預設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陣列，這樣python便會畫出傳入的高度值對應的等高線。
其餘的引數cmap, linewidths, linestyles等這裡就不多介紹了

plt.contour()圖中的座標

由於一開始這裡很混淆，因此在這裡對座標代表的內容進行一個解釋。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（這裡是指比較規整的山啊）。然後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註出來，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座標系中，那麼某個座標(x,y)就表示觀察到的這座山在平面視角來看所展現出來的位置，如下圖：

左邊假設是一座山，上面的紅色的點在平面視角來看的話就成為座標系中的一個位置，此時高度已經在等高線圖中反映不出來了，這也是為什麼等高線的圖需要標註高度值。

這裡結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影象展示出來，使用程式碼為：

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都分別被轉換為了三維座標系中的座標，形成了一個類似球形的一個部分的高度圖。Z軸就是每個點對應的高度值，這裡試想如果把整張圖從最頂部投下到xy二維座標系中，如果取開始的某幾個固定的高度值（如2,5,8），那麼這幾個固定的高度值所對應的座標在二維座標系中連起來的話就成為了一條等高線。

這裡可以多看幾個例子：

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！

不學不知道，學了才知道什麼都不是想象的那麼簡單啊。

補充：plt.contour等高線繪製

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')
# 繪製等高線標籤
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
# 去掉座標軸刻度
# plt.xticks(())
# plt.yticks(())
plt.show()
# 顯示圖片

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

總結

到此這篇關於python作圖基礎之plt.contour的文章就介紹到這了,更多相關python作圖plt.contour內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！

python作圖基礎之plt.contour範例詳解

目錄

前言

使用範例

plt.contour()函數本身

plt.contour()圖中的座標

補充：plt.contour等高線繪製

總結

熱門文章