在matplotlib.pyplot 中除了可以绘制常规图表如折线、柱状、散点等，还可以绘制常用在地理上的平面展示地型的等高线图

本期，我们将详细学习matplotlib 绘制等高线图相关属性的学习，let's go~

1. 等高线图概述

什么是等高线图？

• 等高线图又称为水平图，通过2D形式展示3D图像的图表
• 等高线图又称为等高地线图，将地表高度相同的点连成一个环线展示到平面曲线上
• 等高线图又称为Z切片图，因变量Z与自变量X,Y变化而变化
• 等高线图可以分为首曲线、计曲线、间曲线与助曲线

等高线图常用场景

• 等高线图常用在展示某地地形情况
• 等高线图也可以计算当地山地高低情况
• 等高线图常用于地质、地理勘察绘制而成
• 等高线图也可以用于绘制圆形、椭圆形等数学公式展示

绘制等高线图步骤

1. 导入matplotlib.pyplot模块
2. 准备数据，可以使用numpy/pandas整理数据
3. 调用pyplot.contour()或者pyplot.contourf()绘制等高线

案例展示

等高线图绘制需要借助很多高中所学的三角函数、指数函数等公式，我们本期案例使用等高线方法汇总圆

案例数据准备

np.arrage()准备一系列连续的数据

np.meshgrid()将数据转换成矩阵

import numpy as np
# 定义一组连续的数据

x_value = np.arange(-5,5,0.1)
y_value = np.arange(-5,5,0.1)

# 转换成矩阵数据
x,y = np.meshgrid(x_value,y_value)

绘制等高线

import matplotlib.pyplot as plt
plt.contour(x,y,z)
 
plt.title("Display Contour")
plt.xlabel("x(m)")
plt.ylabel("y(m)")
 
plt.show()
 
plt.show()

2. 等高线图属性

设置等高线颜色

关键字：colors

取值范围:

• 表示颜色的英文单词：如红色"red"
• 表示颜色单词的简称如：红色"r",黄色"y"
• RGB格式：十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式
• 也可以传入颜色列表

设置等高线透明度

关键字：alpha

默认为1

取值范围为：0~1

设置等高线颜色级别

关键字：cmap

colors和cmap两个关键字不能同时提供

取值为：注册的颜色表明

• 形式如："颜色表_r"
• 常用的有：'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens'

设置等高线宽度

关键字：linewidths

默认为等高线宽度为1.5

取值可以float类型或者列表

设置等高线样式

关键字：linestyles

默认值为：solid

取值可选：{None, 'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted'}

linestyles为None且线条为单色时，负轮廓的线条会设置成dashed

我们对上一节的等高线图添加一些属性

线条为红色，线条宽度逐渐增大，线条样式为dashed,透明度设置为0.5

```python
plt.contour(x,y,z,colors="r",
linestyles="dashed",
linewidths=np.arange(0.5,4,0.5),alpha=0.5)
```

传入colors列表

plt.contour(x,y,z,
colors=('r','green','blue',(1,1,0),"#afeeee","0.5"),
linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))

为等高线图，设置cmap为红色系

z = np.exp(-x**2-y**2)
z1 = np.exp(-(x-1)**2-(y-1)**2)
Z = (z-z1)*2
 
plt.contour(x,y,Z,
cmap='afmhot_r',
linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))

3. 显示轮廓标签

我们查看等高线图时，轮廓标签会辅助我们更好的查看图表。添加轮廓标签，我们需要借助clabe

• pyplot.contour()绘制等高线方法，会返回QuadContourset
• QuadContourset 包含level列表数据
• 使用pyplot.clabel()接受level列表数据标注在等高线上

x_value = np.arange(-3,3,0.025)
y_value = np.arange(-3,3,0.025)
 
x,y = np.meshgrid(x_value,y_value)
 
z = (1-x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
 
cs = plt.contour(x,y,z,cmap="Blues_r",linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
 
plt.clabel(cs,fontsize=9,inline=True)

4. 填充颜色

通常在等高线图中，不同区域填充不一样的颜色，帮助我们查看图表时更好地理解

使用pyplot.contourf()对比同区域轮廓进行填充颜色

z = (1-x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
 
cs = plt.contour(x,y,z,10,colors="b",linewidths=0.5)
 
plt.clabel(cs,fontsize=12,inline=True)
 
plt.contourf(x,y,z,10,cmap="Blues_r",alpha=0.75)

5. 添加颜色条说明

我们可以借助pyplot.colorbar()方法来添加颜色条说明

z = (x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
z1 = np.exp(-(x-1)**2-(y-1)**2)
Z = (z-z1)*2
 
cs = plt.contour(x,y,Z,10,colors="black",linewidths=0.5)
 
plt.clabel(cs,fontsize=12,inline=True)
 
plt.contourf(x,y,Z,10,cmap="afmhot_r",alpha=0.5)
 
plt.colorbar(shrink=0.8)

总结

本期对matplotlib.pyplot 绘制等高线方法contour和contourf相关属性的学习。在绘制等高线图时，我们需要对三角函数、指数函数、正余弦函数等知识有一点了解，才能绘制出想要的图表 

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• 用Python统计文本的行数的方法是什么，要注意什么事项

  这篇文章主要介绍了如何利用Python快速统计文本的行数，要快速统计一个文本文件中的行数，其实就是要统计这个文本文件中换行符的个数，下面我们就一起进入文章看看具体的操作过程吧

• Python网络编程学习有哪些基础知识概念要了解

  应表会传网数物：应用层、表示层、会话层： （这三层又可以合并为应用层，这样就是五层网络协议【osi五层协议】） python '你好'.encoding('utf-8')

• 一次性密码包括哪些功能，基于Python如何实现

  这篇文章主要为大家介绍了python密码学一次性密码的实现，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

• matplotlib绘制多重图的步骤和代码是什么

  内容介绍Python中插入图片绘制子图绘制1*2的子图绘制２*2的子图绘制不规则子图绘制图中代码frommatplotlibimportpyplotaspltplt.style.use('

• Python中的itertools能提供什么功能，用法是怎样

  itertools是python内置的模块，使用简单且功能强大。这篇文章就主要介绍了通过itertools实现可迭代对象的无限迭代、有限迭代和排列组合。感兴趣的同学可以关注一下