Matplotlib 简明教程

Matplotlib - Contour Plots

等高线图（也称为等高线地图或水平图）是二维平面上的三维曲面的图形表示。

在等高线图中，曲面由一系列等高线表示。每条等高线都连接曲面上具有相等值的点，显示函数具有相同值的位置。这些等高线以恒定的间隔或“水平”绘制，因此名称为“水平图”。

试想你有一幅地图上的温度等高线图。每条等高线都表示具有相同温度的区域，例如 50°F、60°F 等。通过查看该图，你可以轻松地在整个地图上看出哪里更热或更冷。

contours plots1

Contour Plot in Matplotlib

你可以在 Matplotlib 中使用“matplotlib.pyplot”模块中的 contour() 函数创建等高线图。此函数接受 X 和 Y 坐标作为 1D 或 2D 数组，分别代表函数“Z”在其中计算的网格。“Z”是 2D 数组，其中包含对应于由 X 和 Y 定义的网格点的函数值。

让我们从绘制一个基本的等值线图开始。

Basic Contour Plot

Matplotlib 中的一个基本 3D 等值线图显示了连接相等值点的等值线，表示数据的层级或“高度”。每条等值线对应一个具体的值，形成了数据集的地图式表示。

在以下示例中，我们创建了一个基本的等值线图。我们为网格定义 x 和 y 坐标，然后使用一个数学函数生成 z 值。使用这些 x、y 和 z 值，我们使用 contour() 函数创建一个等值线图-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating data
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

# Creating contour plot
plt.contour(X, Y, Z)

# Adding labels and title
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Basic Contour Plot')

# Displaying the plot
plt.show()

以下是上面代码的输出： -

contours plots2

Filled Contour Plot

在 Matplotlib 中的填充等值线图中，它不仅显示等值线，还用颜色填充线之间的区域，创建数据表面的阴影表示。每种颜色表示数据的不同层级或“高度”，让你能够轻松地查看数据集中的分布。

在这里，我们使用 contourf() 函数创建一个填充等值线图，它着色等值线之间的区域-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating data
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

# Creating a filled contour plot
plt.contourf(X, Y, Z)

# Adding labels and title
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Filled Contour Plot')

# Displaying the plot
plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

contours plots3

Contour Plot with Specific Levels

在具有特定层级的等值线图中，你需要指定绘制等值线的层级。每条等值线连接相等值点的，表示数据的不同层级或“高度”。这可定制可视化效果，以突出显示数据集中的特定特征或区间。

在这个示例中，我们使用 Matplotlib 指定特定的等值线层级来定制等值线图。生成数据并创建等值线图后，我们使用 contour() 函数中的 levels 参数定义等值线层级-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating data
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

# Defining contour levels
levels = np.linspace(-1, 1, 20)

# Creating contour plot with specific levels
plt.contour(X, Y, Z, levels=levels)

# Adding labels and title
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Contour Plot with Specific Levels')

# Displaying the plot
plt.show()

执行上面的代码后，我们得到以下输出： -

contours plots4

Contour Plot with Colorbar

在 Matplotlib 中，带有颜色块的等值线图显示等值线以显示数据集中相等值的点，并在绘图旁边显示一个颜色块以指示颜色与数据值之间的对应关系。颜色块充当视觉指南，帮助你了解绘图中不同颜色表示的数据值的范围和分布。

在这里，我们使用 Matplotlib 创建一个带有颜色块的等值线图。生成数据并创建等值线图后，我们使用 colorbar() 函数为绘图添加一个颜色块。此颜色块提供了等值线图中对应的 z 值的视觉表示-

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating data
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

# Creating a contour plot
contour = plt.contour(X, Y, Z)

# Adding colorbar
plt.colorbar(contour, label='Z-values')

# Adding labels and title
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Contour Plot with Colorbar')

# Displaying the plot
plt.show()

执行上述代码，我们将得到以下输出 −

contours plots5