使用 Matplotlib 绘制等高线图 - Python

等高线图也称为水平图，是一种用于在 2-D 空间中进行多变量分析和可视化 3-D 图的工具。如果我们将 X 和 Y 作为我们想要绘制的变量，那么响应 Z 将被绘制为 XY 平面上的切片，因为轮廓有时被称为Z 切片或等响应。

等高线图广泛用于可视化山的密度、海拔或高度以及气象部门。由于使用如此广泛， matplotlib.pyplot提供了一种方法contour使我们可以轻松绘制等高线图。

matplotlib.pyplot.contour

matplotlib.pyplot.contour()通常在Z = f(X, Y)时很有用，即 Z 作为输入 X 和 Y 的函数而变化contourf()也可用，它允许我们绘制填充轮廓。

Syntax: matplotlib.pyplot.contour([X, Y, ] Z, [levels], **kwargs)

Parameters:
X, Y: 2-D numpy arrays with same shape as Z or 1-D arrays such that len(X)==M and len(Y)==N (where M and N are rows and columns of Z)
Z: The height values over which the contour is drawn. Shape is (M, N)
levels: Determines the number and positions of the contour lines / regions.

Returns: QuadContourSet

编程需要懂一点英语

下面的示例说明了 matplotlib.pyplot 中的matplotlib.pyplot.contour()函数：

示例 #1：使用仅绘制等高线的contour()绘制等高线。

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
feature_x = np.arange(0, 50, 2)
feature_y = np.arange(0, 50, 3)
  
# Creating 2-D grid of features
[X, Y] = np.meshgrid(feature_x, feature_y)
  
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
  
Z = np.cos(X / 2) + np.sin(Y / 4)
  
# plots contour lines
ax.contour(X, Y, Z)
  
ax.set_title('Contour Plot')
ax.set_xlabel('feature_x')
ax.set_ylabel('feature_y')
  
plt.show()

输出：
示例 1

示例#2：使用contourf()绘制等高线，它绘制填充的等高线。

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
feature_x = np.linspace(-5.0, 3.0, 70)
feature_y = np.linspace(-5.0, 3.0, 70)
  
# Creating 2-D grid of features
[X, Y] = np.meshgrid(feature_x, feature_y)
  
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
  
Z = X ** 2 + Y ** 2
  
# plots filled contour plot
ax.contourf(X, Y, Z)
  
ax.set_title('Filled Contour Plot')
ax.set_xlabel('feature_x')
ax.set_ylabel('feature_y')
  
plt.show()

输出：
示例 2