例如,下例中我们使用了半透明的背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制了轮廓图,并带有每个轮廓的数值标签(使用plt.clabel函数绘制标签): contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], orig...
今天我们要学习的图例为: ?...实现上面等高线图的代码: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp...接下来就是使用画等高线图的三个函数coutourf,contour以及clabel函数: coutourf函数负责填充颜色,其中数字8为等高线的密集程度;alpha为...
ax.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) ax.set_title('Simplest default with labels') 输出: 范例2:通过提供位置列表(在数据坐标中),可以手动放置轮廓标签。有关交互式放置,请参见ginput_manual_clabel.py。 Python3 # importing the required librariesimportnumpyimportmatplotlib.pyplot# creating the graphde...
最后,plt.show()显示了图形。 结论 matplotlib.pyplot.clabel()函数是一个方便的工具,可以为等高线图添加标签,从而更好地展示数据。通过调整关键字参数的值,可以自定义标签的样式和位置。它是数据可视化和科学计算中常用的功能之一,为用户提供了一种直观的方式来理解数据。
matplotlib.pyplot.clabel()用 Python 表示 哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/matplot lib-pyplot-clabel-in-python/ 等高线图或高程图是在二维平面上显示三维曲面的一种方式。它在 y 轴上将一个输出变量 z 和两个预测变量 x 和 y 绘制为等高线。通常这种轮
示例2:可以通过提供位置列表(在数据坐标中)手动放置轮廓标签。有关交互式放置,请参见 ginput_manual_clabel.py。 Python3 # importing the required librariesimportnumpyimportmatplotlib.pyplot# creating the graphdelta=0.025x=numpy.arange(-3.0,3.0,delta)y=numpy.arange(-2.0,2.0,delta)X,Y=numpy.meshgrid(x...
最后,有时可能需要将轮廓图和图像结合起来。例如,下例中我们使用了半透明的背景图像(通过alpha参数设置透明度),然后在背景图层之上绘制了轮廓图,并带有每个轮廓的数值标签(使用plt.clabel函数绘制标签): contours = plt.contour(X, Y, Z,3, colors='black') ...
plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.5) plt.colorbar; 通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维图标上的三维数据的需求。需要了解更多函数的参数信息,参考它们...
plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.5) plt.colorbar; 通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维图标上的三维数据的需求。需要了解更多函数的参数信息,参考它们...
plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.imshow(Z, extent=[0,5,0,5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.5) plt.colorbar; 通过组合使用plt.contour、plt.contourf和plt.imshow这三个函数,基本可以满足我们绘制所有这种在二维图标上的三维数据的需求。需要了解更多函数的参数信息,参考它们...