Python matplotlib.pyplot.clabel()用法及代码示例

等高线图或水平图是在二维平面上显示三维表面的一种方式。它以轮廓图的形式在y轴上作为一个输出变量z和两个预测变量x和y。通常，此类轮廓也称为z-slices。
mathplotlib.pyplot中的clabel()方法用于在类的实例中为线轮廓添加标签，以支持轮廓绘制。

用法：  matplotlib.pyplot.clabel(CS, levels=None, **kwargs)

参数：

CS:要标记的ContourSet。
levels:级别值列表，应标记出来。该列表必须是CS.levels的子集。如果未给出，则标记所有级别。它是一个可选参数(默认值为None)。
fontsize:以磅为单位的尺寸或相对尺寸，例如‘smaller’，“ x-large”。有关可接受的字符串值，请参见Text.set_size。
colors:标签颜色-
1. 如果为无，则每个标签的颜色与相应轮廓的颜色匹配。
2. 如果使用一种字符串颜色(例如，颜色= ‘r’或颜色= ‘red’)，则所有标签都将以此颜色绘制。
3. 如果是matplotlib颜色args(字符串，float，rgb等)的元组，则将按照指定的顺序以不同的颜色绘制不同的标签。

以下是一些程序来说明matplotlib.pyplot.clabel()的用法：

范例1：使用默认颜色创建带有标签的简单轮廓图。 clabel的inline参数将控制是否在轮廓的线段上绘制标签，从而删除标签下方的线。

Python3

# importing the required libraries 
import numpy  
import matplotlib.pyplot  
  
# creating the graph 
delta = 0.025
x = numpy.arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = numpy.arange(-2.0, 2.0, delta) 
X, Y = numpy.meshgrid(x, y) 
  
Z1 = numpy.exp(-X**2 - Y**2) 
Z2 = numpy.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) 
Z = (Z1 - Z2) * 2
  
# adding labels to the line contours 
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots() 
CS = ax.contour(X, Y, Z) 
ax.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) 
ax.set_title('Simplest default with labels')

输出：

范例2：通过提供位置列表(在数据坐标中)，可以手动放置轮廓标签。有关交互式放置，请参见ginput_manual_clabel.py。

Python3

# importing the required libraries 
import numpy  
import matplotlib.pyplot  
  
# creating the graph 
delta = 0.025
x = numpy.arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = numpy.arange(-2.0, 2.0, delta) 
X, Y = numpy.meshgrid(x, y) 
  
Z1 = numpy.exp(-X**2 - Y**2) 
Z2 = numpy.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) 
Z = (Z1 - Z2) * 2
  
# adding labels to the line contours 
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots() 
CS = ax.contour(X, Y, Z) 
manual_locations = [(-1, -1.4), (-0.62, -0.7),  
                    (-2, 0.5), (1.7, 1.2),  
                    (2.0, 1.4), (2.4, 1.7)] 
  
ax.clabel(CS, inline=1, fontsize=10, manual=manual_locations) 
ax.set_title('labels at selected locations')

输出：

范例3：您可以强制所有轮廓为相同颜色。

Python3

# importing the required libraries 
import numpy  
import matplotlib.pyplot  
  
# creating the graph 
delta = 0.025
x = numpy.arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = numpy.arange(-2.0, 2.0, delta) 
X, Y = numpy.meshgrid(x, y) 
  
Z1 = numpy.exp(-X**2 - Y**2) 
Z2 = numpy.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) 
Z = (Z1 - Z2) * 2
  
# adding labels to the line contours 
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots() 
CS = ax.contour(X, Y, Z, 6, 
                 colors='k', 
                 ) 
  
ax.clabel(CS, fontsize=9, inline=1) 
ax.set_title('Single color - negative contours dashed')

输出：

范例4：您可以将负轮廓设置为实线而不是虚线：

Python3

# importing the required libraries 
import numpy  
import matplotlib.pyplot  
  
# creating the graph 
delta = 0.025
x = numpy.arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = numpy.arange(-2.0, 2.0, delta) 
X, Y = numpy.meshgrid(x, y) 
  
Z1 = numpy.exp(-X**2 - Y**2) 
Z2 = numpy.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) 
Z = (Z1 - Z2) * 2
  
# adding labels to the line contours 
matplotlib.rcParams['contour.negative_linestyle'] = 'solid'
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots() 
CS = ax.contour(X, Y, Z, 6, 
                 colors='k', 
                 ) 
  
ax.clabel(CS, fontsize=9, inline=1) 
ax.set_title('Single color - negative contours solid')

输出：

范例5：您可以手动指定轮廓的颜色。

Python3

# importing the required libraries 
import numpy  
import matplotlib.pyplot  
  
# creating the graph 
delta = 0.025
x = numpy.arange(-3.0, 3.0, delta) 
y = numpy.arange(-2.0, 2.0, delta) 
X, Y = numpy.meshgrid(x, y) 
  
Z1 = numpy.exp(-X**2 - Y**2) 
Z2 = numpy.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) 
Z = (Z1 - Z2) * 2
  
# adding labels to the line contours 
fig, ax = matplotlib.pyplot.subplots() 
CS = ax.contour(X, Y, Z, 6, 
                 linewidths=np.arange(.5, 4, .5), 
                 colors=('r', 'green', 'blue', 
                         (1, 1, 0), '#afeeee', '0.5') 
                 ) 
  
ax.clabel(CS, fontsize=9, inline=1) 
ax.set_title('Crazy lines')

输出：

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自riturajsaha大神的英文原创作品 matplotlib.pyplot.clabel() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。