使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图,其中X和Y表示坐标点的网格,Z表示对应位置的数据值。 10. 极坐标图(Polar Plot) 使用极坐标而不是直角坐标来显示数据,常用于显示周期性数据 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.pyplot as plt # 创建角度数据和半...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成x轴和y轴的坐标点x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)# 生成网格点坐标矩阵X,Y=np.meshgrid(x,y)# 计算每个点的高度值Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 绘制等值图plt.contour(X,Y,Z)# 添加颜色标记plt.colorbar()# 显示图像plt...
plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
axes[4].set_title('2D Density with shading') axes[4].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap=plt.cm.BuGn_r) # 添加轮廓 axes[5].set_title('Contour') axes[5].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap=plt.cm.BuGn_r) axes[5...
形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots或contour plots。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromscipy.statsimportkde # 创建数据, 200个点 data = np.random.multivariate_normal([0,0], [[1,0.5], [0.5,3]],200) ...
等高线密度图(Contour Density Plot)是一种可视化数据分布的有效方式,特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库,使得创建等高线密度图变得相对容易。在本文中,我们将介绍如何使用Python和Matplotlib库创建等高线密度图,并提供一个示例来演示整个过程。
ax.contour3D() 可以用来创建三维等高线图,该函数要求输入数据均采用二维网格式的矩阵坐标。同时,它可以在每个网格点(x,y)处计算出一个 z 值。 以下示例展示了如何绘制三维正弦等高线图。代码如下: from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x, y): return...
= plt.figure()ax = fig.gca(projection='3d')ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.01)plt.show()下面画出这个图形的等高线：plt.contour(X, Y, Z) #注意这里是大写X ,Y,Z 如果只想画出 z=1,z=2,z=3 这 3 条等高线：plt.contour(X, Y, Z,[1,2,3])使用...
img = cv2.imread(r'/Documents/2d36d7c607b0f923a9aa3ef1a7b274cb.jpg') # 转为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 把原图二值化——选取一个全局阈值`thresh`,然后根据全局阈值将一幅灰度图二值化,将灰度图img中灰度值小于阈值的点置0,灰度值大于175的点置255 ...
"""importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#从-1---1之间等间隔采66个数.也就是说所画出来的图形是66个点连接得来的#注意:如果点数过小的话会导致画出来二次函数图像不平滑x = np.linspace(-1,1,66)# 绘制y=2x+1函数的图像y =2* x +1plt.plot(x, y) plt...