在matplotlib中,使用"contourf"函数可以绘制填充等高线图,并使用Colorbar来表示数值范围。Colorbar可以帮助我们理解等高线图中不同颜色对应的数值区间。下面是对该问题的详细回答: "contourf"是matplotlib中的一个函数,用于绘制填充等高线图。等高线图是通过在二维坐标系上绘制等值线来表示函数的数值分布情况的一种图形化表...
要在Matplotlib中绘制contourf和log比例尺,可以执行以下步骤 – 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。 初始化一个变量 N ,表示样本数据量。 使用numpy创建 x,y,X,Y,Z1,Z2和z 数据点。 创建图形和一组子图。 使用contourf() 方法绘制轮廓线。 为标量mappable实例创建一个色条。 使用show() 方法显示图形。
填充等高线图可以更直观地展示数据的分布: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefg(x,y):returnnp.exp(-(x**2+y**2))x=np.linspace(-2,2,100)y=np.linspace(-2,2,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=g(X,Y)plt.figure(figsize=(10,8))cs=plt.contourf(X,Y,Z,levels=...
Step4:plt.contourf参数说明 X, Y:二维数组,网格点的x和y坐标。可以使用meshgrid函数生成。 Z:二维数组,每个网格点的数值。用于计算等高线。 levels:列表或整数,用于设置等高线的分层级别。默认为10,表示将数据范围分为10个等间距区间。 cmap:用于设置填充色彩的颜色映射。可以是预定义的颜色映射名称(如'RdYlBu')或...
axes.contourf(lon, lat, Arr_z, norm=norm,zorder=0, cmap=cmap1, levels=bounds, extend='both') contour = axes.contour(lon, lat, Arr_z, zorder=0, colors='#95D6F9', linestyles="-", levels=bounds, extend='none') plt.axis('off')...
接下来,我们可以开始讲解contourf函数的用法。首先,我们需要了解该函数的基本语法: python plt.contourf(X, Y, Z, levels, kwargs) 其中,X和Y是两个二维数组,分别表示等高线图中每个数据点的水平坐标和垂直坐标。Z是一个二维数组,用于指定每个数据点的高度值。levels是一个整数或一维数组,指定等高线的高度级别。除...
plt.contourf(x,y,z,levels=[],其它参数) 其中levels代表等值线位置,是一个一维数组,例如 f2=plt.contourf(x,y,z,levels=[-1,-0.8,-0.5,-0.2,0,0.2,0.5,0.8,1],cmap=cmap1);plt.colorbar(f2); 我们在这里分别在-1,-0.8,-0.5,-0.2,0,0.2,0.5,0.8,1绘制等值线,如图 ...
matplotlib.pyplot contourf coutour([X, Y,] Z,[levels], **kwargs) contour和contourf都是画三维等高线图的,不同点在于contour() 是绘制轮廓线,contourf()会填充轮廓。除非另有说明,否则两个版本的函数是相同的。 参数: X,Y:类似数组,可选, 为Z中的坐标值, 当 X,Y,Z 都是 2 维数组时,它们的形状...
Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。
matplotlib中plt.contourf函数的参数含义是什么? plt.contourf如何设置颜色条? 使用plt.contourf画等高线时如何确定数据范围? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib matplotlib.use(“TkAgg”) import matplotlib.pyplot as plt def height(x,y): #the height func...