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...
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...
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...
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') ...
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') ...
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) ...
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) ...
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') ...