很显然,在这个函数用法中,如果要画出等高线,核心函数就是plt.contourf(),但在这个函数中输入的参数是x,y对应的网格数据以及此网格对应的高度值,因此我们调用np.meshgrid(x,y)把x,y值转换成网格数据: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算x,y坐标对应的高度值 def...
正如其所言,contourf本质上是画等势图,那么它总是要确定整个等势图的取值。 contour([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) level是分几层,这个没什么好说的。 关于X、Y、Z这几个个参数: 显然这里说了两种给参数的方式。 一种是X和Y都是长度分别为N和M的一维的list(只要array like就可以了),Z是N*M的...
matplotlib.pyplot.contourf(*args, data=None, **kwargs) 绘制填充轮廓。 调用签名: contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs) contour和contourf分别绘制轮廓线和填充轮廓。除非另有说明,两个版本的函数签名和返回值是相同的。 参数: X, Y类似数组,可选 Z中值的坐标。 X和Y必须都是 2D 且具有与Z相...
levels:该参数用于确定轮廓线/区域的数量和位置。 返回值:这将返回以下内容: c:这将返回QuadContourSet。 以下示例说明了matplotlib.pyplot中的matplotlib.pyplot.contourf()函数: 范例1: # Implementation of matplotlib functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromnumpyimportmafrommatplotlibimportticker, cm ...
plt.contourf(X, Y, Z, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1) alpha 参数 alpha参数用于指定绘制等高线图中使用的透明度。它的取值范围为 0.0(完全透明)到 1.0(完全不透明)。 plt.contourf(X, Y, Z, alpha=0.5, cmap='coolwarm') 总结 正如本文所述,contourf()函数是 Matplotlib 库的主要功能之一,用于绘...
plt.title('等高线密度图') # 显示图形 plt.show() 在上述代码中,我们使用plt.contourf函数来绘制等高线密度图。xedges和yedges包含了我们计算的密度数据的边界信息,hist.T表示要绘制的数据。levels参数指定了等高线的数量,cmap参数定义了颜色映射。 完整代码如下: ...
plt.contourf(X, Y, Z, levels=7, cmap='coolwarm') plt.show() A选项:绘制等高线图,levels参数指定了等高线的数量 B选项:绘制填充等高线图,levels参数指定了填充颜色的数量 C选项:绘制散点图,levels参数指定了散点的大小 D选项:绘制热力图,level参数指定了热力图的分块数量 ...
cs = plt.contourf(X, Y, Z, 200, cmap='jet') plt.colorbar(cs) plt.show() 其运行结果为: x在0到1之间, y在0到1之间,此图形为等高线图。 现在我给定一个具体的五角星边界: vertex_Numb = [[0.4286, 1.0], [0.3257, 0.7143], [0.0, 0.7143], ...
Python Matplotlib中contourf的插值方法是通过使用内部函数plt.contourf()的interp参数来实现的。interp参数控制着contourf图像的平滑度和细节程度。 在Matplotlib中,contourf函数用于绘制等高线图,其中填充了不同高度或数值范围内的颜色。默认情况下,contourf函数使用线性插值方法来创建平滑的等高线图。然而,有时线性插值可能...
在用contourf绘制等值区域时,cmap参数指定了色表样式,它有两种写法——str或Colormap实例,举例来说: plt.contourf( X , Y , Z,...,cmap='hot')#等价于plt.contourf( X , Y , Z,...,cmap=matplotlib.cm.hot) 以上都是用同一个colormap进行等值区域绘制的,结果如下: ...