在Python中使用 Plotly 绘制等高线图

Plotly是一款强大的Python可视化库，其等高线图功能可以可视化展示连续性二元函数。本篇文章将介绍如何使用Plotly绘制等高线图。

安装Plotly

在使用Plotly之前，需要首先安装。可以通过pip命令来安装Plotly：

pip install plotly

创建等高线图

假设需要展示二元函数 z = f(x,y) 的等高线图，需要三维数据，其中包含 x、y 和 z 值。在使用Plotly绘制等高线图之前，需要先将这些数据转换为适合绘制的二维数组格式。

下面是一个简单的代码示例，用于创建等高线图。

# 导入plotly库
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 创建数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

# 创建等高线图
fig = go.Figure(data=go.Contour(z=z, x=x, y=y))
fig.show()

这将生成一个简单的等高线图。在这个例子中，我们从 -5 到 5 的 x 和 y 值的范围内生成了 100 个数据点，然后计算了对应的z值。使用这些x、y和z值，我们可以生成等高线图。

自定义等高线图

可以按照下面的方式对等高线图进行自定义：

# 导入plotly库
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 创建二元函数数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

# 创建图表
fig = go.Figure()

# 添加等高线图轮廓线
fig.add_trace(go.Contour(z=z, x=x, y=y,
                          colorscale='Viridis',
                          line_width=2, line_smoothing=0.85))

# 添加等高线图填充
fig.add_trace(go.Contour(z=z, x=x, y=y,
                          colorscale='Viridis',
                          contours=dict(showlabels=True, labelfont=dict(size=12, color='white')),
                          line_width=0))

# 配置等高线图
fig.update_layout(title='自定义等高线图',
                 xaxis_title='X Axis Title',
                 yaxis_title='Y Axis Title',
                 autosize=False,
                 width=600, height=600,
                 margin=dict(l=50, r=50, b=100, t=100, pad=4),
                 paper_bgcolor='rgb(243, 243, 243)',
                 plot_bgcolor='rgb(243, 243, 243)')

# 显示等高线图
fig.show()

这个例子创建了一张有轮廓线和填充的自定义等高线图。 等高线图有两个层，一个是轮廓线，一个是填充。轮廓线的轮廓值被自动选取，而填充层则在轮廓周围绘制整个面。 此代码还演示了如何调整等高线图的其他属性。

总结

使用Plotly绘制等高线图不仅极为方便，而且图表美观，使得它成为了数据科学家流行的工具之一。在这篇文章中，我们提供了创建等高线图的示例和如何自定义等高线图的示例。 希望这些示例有助于您更好地使用Plotly。