Matplotlib畫圖淺析（2)

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接下里講一下如何生成等高線圖和3D圖。

等高線圖

其中需要用到兩個函數
contour:繪制等高線
contourf:填充等高線
兩個的返回值是一樣的
常用參考語法：

plt.contourf(x,y,z,使用顏色數,cmap=顏色映射)
plt.contour(x,y,z,等高線數,colors=顏色,linewidth=線寬)

下面來看個例子吧

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
n = 1000

x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3,3,n),np.linspace(-3,3,n))
z = (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)


plt.figure('Contour',facecolor='lightgray')
plt.title('Contour',fontsize=20)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')


plt.contourf(x,y,z,8,cmap='jet')
cntr = plt.contour(x,y,z,8,color='black',ilnwidth=0.5)

plt.clabel(cntr,inline_spacing=1,fmt='%.1f',fontsize=6)

最后結果如下:

等高線圖.png

3D圖

首先在進行 3D Plot 時除了導入 matplotlib ，還要額外添加一個模塊，即 Axes 3D 3D 坐標軸顯示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

之后要先定義一個圖像窗口，在窗口上添加3D坐標軸，顯示成下圖：

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

結果如下:

3D圖.png

接下來給進 X 和 Y 值，并將 X 和 Y 編織成柵格。每一個（X, Y）點對應的高度值我們用下面這個函數來計算。

# X, Y value
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)    # x-y 平面的網格
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# height value
Z = np.sin(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

結果如下：

3D圖.png

其中rstride與catride分表表示在行和列上的跨度，即數字越大，線與線之間的跨度越大，大家可以嘗試一下。

繪制等高線

ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

zdir是以某一軸的數據當作高度，此處是z，那么是xy平面的投影。

3D圖.png