原文地址：https://finthon.com/python-matplotlib-contour/
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在本文中，你將學習到以下內容：

• 理解畫contour圖的數據結構
• contour圖的參數調節
• 如何添加colorbar

我們先假設x, y的取值范圍如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 3, 4, 5])

Z的形狀是跟x, y的數量有關[y, x]，在這里是[4, 3]的矩陣，

Z = np.random.random((4, 3))
#生成的隨機數如下：
Out:
array([[0.02980206, 0.08622278, 0.37927009],
       [0.16850501, 0.39804124, 0.32187975],
       [0.50572111, 0.9504401 , 0.72451858],
       [0.61250858, 0.04186458, 0.68754931]])

得到x, y, Z以后作圖，首先我們要生成由x, y組成的網格圖：

X, Y = np.meshgrid(x, y)

調用contourf填充顏色：
括號中的參數3控制的是顏色細分的數量，這里是4種顏色，數值越大，顏色漸變越柔和，cmap調用cm顏色庫中的Spectral，詳見。

#注意X, Y, Z都是大寫,賦值a后面要用到
a = plt.contourf(X, Y, Z, 3, cmap=plt.cm.Spectral)

調用contour畫等高線：
括號中的參數3控制的是等高線的數量。

# 賦值b后面要用到
b = plt.contour(X, Y, Z, 3, colors='black', linewidths=1, linestyles='solid')

此時做出來的圖效果如下：

Figure_1.png

接下來我們需要添加colorbar：
在這里調用a，即前面的填充色, ticks可以控制colorbar顯示的刻度，在這里可省略ticks參數。

plt.colorbar(a, ticks=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])

效果圖如下：

Figure_2.png

還可以圖中添加標簽：
在這里調用b，即前面的等高線。

plt.clabel(b, inline=True, fontsize=10)

最終效果圖如下：

Figure_3.png

完整代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 已知x, y, Z
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 3, 4, 5])
Z = np.random.random((4, 3))

# 建立網格
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 注意X, Y, Z都是大寫,賦值a后面要用到
a = plt.contourf(X, Y, Z, 3, cmap=plt.cm.Spectral)

#賦值b后面要用到
b = plt.contour(X, Y, Z, 3, colors='black', linewidths=1, linestyles='solid')

# 添加colorbar，ticks在這里可省略
plt.colorbar(a, ticks=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1])

#添加圖內標簽
plt.clabel(b, inline=True, fontsize=10)
plt.show()