用Python画等高线图时,contour和contourf有什么区别?怎么选?
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用Matplotlib画等高线图
所用到的函数如下: matplotlib.pyplot.contour(*args, **kwargs) matplotlib.pyplot.contourf(*args, **kwargs) 两个函数的keyword是一致的,由于两个函数的返回值相同,所以可以结合使用。前者是绘制等高线,后者是填充等高线。 keyword建议查看官方文档。 导入库 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 第一种是通过数组创建坐标网格与Z值 #生成一个x轴是1~3,y轴是7~8的网格坐标 X = [
用matplotlib画等高线图详解
主要介绍了用matplotlib画等高线图详解,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
Matplotlib绘制等高线图
原文地址 分类目录——Matplotlib 先观察效果 导入支持包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 定义生成高度的函数f(x,y) def f(x,y): # 生成高度(等高线的‘高’)的函数 return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2) 生成测试数据 n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) X,Y = np.meshgrid(x, y) 绘制高度颜色图 #
Matplotlib——画图(散点图、柱状图、等高线图、3D图)
文章目录1.画散点图2.画柱状图3.等高线图4.image图5.画3D图 1.画散点图 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成100个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集,并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.normal(0,1,100) #高斯分布(均值为0,方差为1,100个样本) Y = np.random.normal(0,1,100) T
matplotlib等高线绘制[源码]
本文详细介绍了matplotlib.pyplot库中contourf()函数的使用方法,该函数主要用于绘制三维等高线图。与contour()函数不同,contourf()会填充轮廓线。文章解释了函数的主要参数,包括X、Y坐标数组、Z高度值矩阵以及levels参数等,并提供了如何通过numpy.meshgrid()生成网格数据的示例代码。此外,还展示了如何通过设置cmap参数将等高线图转换为热力图。通过具体的代码示例和图表展示,帮助读者理解如何在实际应用中绘制和美化等高线图。
aevb.zip_contour_等值线
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可直接运行 MATLAB从Excel中读取各化学元素的分布值并按照海拔绘制等高线 含源代码、数据文件和效果图.zip
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