Matplotlib是Python中的一个库,它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口,该模块提供了MATLAB-like接口。
matplotlib.pyplot.contour()函数
matplotlib库的pyplot模块中的contour()函数用于绘制轮廓。
用法: matplotlib.pyplot.contour(\*args, data=None, \*\*kwargs)
参数:此方法接受以下描述的参数:
- X, Y:这些参数是Z值的坐标。
- Z:该参数是绘制轮廓的高度值。
- levels:该参数用于确定轮廓线/区域的数量和位置。
返回值:这将返回以下内容:
- c:这将返回
QuadContourSet
。
以下示例说明了matplotlib.pyplot中的matplotlib.pyplot.contour()函数:
范例1:
# Implementation of matplotlib function
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib
delta = 0.15
x = np.arange(1.5, 2.5, delta)
y = np.arange(1.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = (np.exp(X - Y))
CS1 = plt.contour(X, Y, Z)
fmt = {}
strs = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
for l, s in zip(CS1.levels, strs):
fmt[l] = s
plt.clabel(CS1, CS1.levels, inline = True,
fmt = fmt, fontsize = 10)
plt.title('matplotlib.pyplot.contour() Example')
plt.show()
输出:
范例2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
delta = 0.25
x = np.arange(-3.0, 5.0, delta)
y = np.arange(-1.3, 2.5, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = (np.exp(-X**2 - Y**2) - np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2))
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(Z, interpolation ='bilinear',
origin ='lower',
cmap ="bone",
extent =(-3, 3, -2, 2))
levels = np.arange(-1.2, 1.6, 0.2)
CS = ax.contour(Z, levels,
origin ='lower',
cmap ='Greens',
linewidths = 2,
extent =(-3, 3, -2, 2))
zc = CS.collections[6]
plt.setp(zc, linewidth = 2)
ax.clabel(CS, levels,
inline = 1,
fmt ='% 1.1f',
fontsize = 14)
plt.title('matplotlib.pyplot.contour() Example')
plt.show()
输出:
相关用法
注:本文由纯净天空筛选整理自SHUBHAMSINGH10大神的英文原创作品 Matplotlib.pyplot.contour() 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。