Python+matplotlib怎么实现绘制等高线图

本篇内容主要讲解“python+matplotlib怎么实现绘制等高线图”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python+matplotlib怎么实现绘制等高线图”吧!

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 pltplt.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

```pythonplt.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)

到此，相信大家对“Python+matplotlib怎么实现绘制等高线图”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！