2.plt.contourf 与 plt.contour 区别: f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar 1 2 cb=plt.colorbar() cb.set_label('meters') 默认colorbar 是竖直放置,通过 orientation 关键字参数,可将其设置为水...
2.plt.contourf 与 plt.contour 区别: f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar 1 2 cb=plt.colorbar() cb.set_label('meters') 默认colorbar 是竖直放置,通过 orientation 关键字参数,可将其设置为水...
2.plt.contourf 与 plt.contour 区别: f:filled,也即对等高线间的填充区域进行填充(使用不同的颜色) contourf:将不会再绘制等高线(显然不同的颜色分界就表示等高线本身) 3.增加 colorbar cb=plt.colorbar()cb.set_label('meters') 1. 2. 默认colorbar 是竖直放置,通过 orientation 关键字参数,可将其设置为...
256x=np.linspace(-3,3,n)y=np.linspace(-3,3,n)X,Y=np.meshgrid(x,y) #把X,Y传入网格中,X.shape=nn,Y.shape=nnuse plt.contourf
contourf(X,Y,height(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot) #8:8+2=10,将高分为10部分, #alpha:透明度 #cmap:color map #use plt.contour to add contour lines C=plt.contour(X,Y,height(X,Y),8,colors=“black”,linewidth=.5) #adding label plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10) #c...
在Matplotlib中,我们可以使用plot_decision_boundary函数和plt.contourf函数来绘制决策边界。首先,我们来了解一下plot_decision_boundary函数。这个函数是Scikit-learn库中的一个函数,专门用于绘制决策边界。它需要传入分类器的决策函数、特征值和目标值作为参数。具体用法如下: from sklearn.datasets import make_...
mp.contourf(x, y, z, 8, cmap='jet') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 案例:生成网格坐标矩阵,并且绘制等高线,需要坐标位置和高度信息。 n = 1000 # 生成网格化坐标矩阵,x和y一一对应生成位置坐标 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), ...
通过指定轴参数,可以选择沿哪个轴进行展平。然后是np.c函数。这个函数用于将多个一维数组组合成一个多维数组。它接受多个一维数组作为输入,并按照指定的轴顺序将它们组合起来。最后是plt.contourf函数。该函数用于绘制等高线图,常用于可视化多维数据的分布。通过指定等高线的数量和颜色,可以控制等高线的外观。现在让我们...
使用matplotlib中的"contourf"函数时,可以通过以下方式设置Colorbar范围: 设置固定范围:可以通过在调用"contourf"函数时传入"vmin"和"vmax"参数来指定Colorbar范围。例如: 设置固定范围:可以通过在调用"contourf"函数时传入"vmin"和"vmax"参数来指定Colorbar范围。例如: ...