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语法

contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs)

功能

contour()和contourf()分别绘制等高线和填充等高线。除非另有说明，两个版本的函数签名和返回值是相同的。

参数

X, Y: **array-like, optional
Z中值的坐标。X和Y必须是与Z相同形状的2D数据(例如，通过numpy.meshgrid创建)，或者它们必须是1-D，这样len(X) == M是Z中的列数，len(Y) == N是Z中的行数。
如果没有给出，则假设它们是整数索引，即X = range(M)， Y = range(N)。
Z: (N, M) array-like
绘制等高线的高度值。
levels: int or array-like, optional**
确定轮廓线/区域的数量和位置。如果为int n，则使用MaxNLocator，它会尝试在vmin和vmax之间自动选择不超过n + 1个等高线levels。
如果是类数组，则在指定的levels上绘制等高线。这些值必须按递增顺序排列。

返回

QuadContourSet

例1 基础用法

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. # 计算x,y坐标对应的高度值
  5. def f(x, y):
  6.  return (1-x/2+x**3+y**5) * np.exp(-x**2-y**2)
  7. # 生成x,y的数据
  8. x = np.linspace(-3, 3, 251)
  9. y = np.linspace(-3, 3, 201)
  10. # 把x,y数据生成mesh网格状的数据，因为等高线的显示是在网格的基础上添加上高度值
  11. X, Y = np.meshgrid(x, y)
  12. f(X,Y).shape
  13. # 填充等高线
  14. plt.contourf(X, Y, f(X, Y))
  15. # 显示图表
  16. plt.show()

image.png

例2 levels的用法

当为整数的时候, 如levels=3, 他会将数值分成三份, 设置为10就是分为10份, 可以看下面的例子.

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. x, y = np.meshgrid(np.arange(10),np.arange(10))
  4. z = np.sqrt(x**2 + y**2)
  5. cs = plt.contourf(x,y,z,levels=10)
  6. plt.show()

image.png
当然levels后面也是可以跟lists, 注意lists中的数字必须从小到大. 这个数字表示的是a0-a1是一部分, a1-a2是一部分. 比如levels=[2,3,4,6], 就表示2<x<3, 3<x<4, 4<x<5, 5<x<6, 最终的结果如下图所示.

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. x, y = np.meshgrid(np.arange(10),np.arange(10))
  4. z = np.sqrt(x**2 + y**2)
  5. cs = plt.contourf(x,y,z,levels=[2,3,4,6])
  6. plt.show()

image.png

例3 自定义颜色 color参数

自定义颜色需要配合levels来进行使用, 比如我们指定了levels对应着三个范围, 我们就可以对这三个范围依次设置颜色, 如下所示.

  1. x, y = np.meshgrid(np.arange(10),np.arange(10))
  2. z = np.sqrt(x**2 + y**2)
  3. cs = plt.contourf(x,y,z,levels=[2,3,4,6], colors=['lightgreen', 'royalblue', 'gold'])
  4. plt.show()

image.png

  1. x = np.arange(1, 10)
  2. x
  3. y = x.reshape(-1, 1)
  4. y
  5. h = x * y
  6. cs = plt.contourf(h, levels=[10, 30, 50], colors=['#808080', '#A0A0A0', '#C0C0C0'], extend='both')
  7. cs.cmap.set_over('red')
  8. cs.cmap.set_under('blue')
  9. cs.changed()
  10. # 避免图片显示不完全
  11. # plt.tight_layout()
  12. # Label a contour plot.显示出等高线的值，以及指定颜色
  13. plt.clabel(cs,fontsize=8,colors=['red','red','blue'])
  14. plt.show
  1. array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
  2. array([[1],
  3.        [2],
  4.        [3],
  5.        [4],
  6.        [5],
  7.        [6],
  8.        [7],
  9.        [8],
  10.        [9]])
  11. <a list of 3 text.Text objects>

image.png