5. 密度图和等高线 — Matplotlib简明手册 1.0 文档

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5.1. contour ¶

我们需要一个三维函数，z=f(x,y)来演示等高线图，按照下面函数来进行生成.

contour创建需要至少三个参数，x，y和z，其中x，y我们可以用横轴纵轴表示，z用等高线来表示就可以。当只有一个颜色的图形是，虚线表示负值，实现部分表示正值。

我们使用meshgrid来从一维数据构成二维网格数据。

def f ( x , y ): return np . sin ( x ) ** 10 + np . cos ( 10 + y * x ) * np . cos ( x ) x = np . linspace ( 0 , 5 , 50 ) y = np . linspace ( 0 , 5 , 40 ) #得到网格点矩阵 x , y = np . meshgrid ( x , y ) # 计算z轴的值 z = f ( x , y ) #绘制图形 plt . contour ( x , y , z , colors = 'green' )

<matplotlib.contour.QuadContourSet at 0x7f3879e8cdd8>
#绘制图形
#使用红灰色配色方案
#把值范围50等分
plt.contour(x, y, z, 50, cmap='RdGy')
<matplotlib.contour.QuadContourSet at 0x7fe65b190550>
5.2. plt.contourf¶
以上绘图还是存在比如间隙过大的问题，我们可以用连续的颜色来填充图形，让它变的平滑起来。
plt.contourf可以满足我们的需求，其余填充参数基本同plt.contour一致。
#绘制图形
#平滑过度色彩
plt.contourf(x, y, z, 50, cmap='RdGy')
<matplotlib.contour.QuadContourSet at 0x7fe65b017908>
5.3. plt.imshow¶
上述图形的显示色彩过度还是不够细腻，因为画上面的图的时候使用的是一条一条的线来绘制，虽然可以通过缩小间隙来让图形更加细腻，但是这样会造成计算资源的过度浪费，Matplotlib为我们提供了imshow来完成渐变图的渲染。
plt.imshow函数不支持x，y轴的设置，必须通过extent参数来完成设置，extent=[xmin, xmax, ymin, ymax]
plt.imshow默认以右上角为坐标原点，一般我们使用左下角为坐标原点
plt.imshow自动调整坐标轴精度来适配数据显示，可以通过plt.axis(aspect=’image’)来设置x，y的单位
# imshow
plt.imshow(z, extent=[0, 5, 0, 5], origin='lower', cmap='RdGy')
plt.colorbar()
plt.axis(aspect='image')
(0.0, 5.0, 0.0, 5.0)
# 显示等高线的同时通过颜色显示内容
contours = plt.contour(x, y, z, 3, colors="green")
plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8)
plt.imshow(z, extent=[0, 5, 0, 5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.2)
plt.colorbar()
plt.axis(aspect='image')
(0.0, 5.0, 0.0, 5.0)