本文主要是介绍matplotlib模块数据可视化-等高线图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 源码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义一个公式，生成对应点的高度值
def f(x,y):# the height functionreturn (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)
X,Y = np.meshgrid(x, y)
# 第四个参数,这里的8表示选8个高度层绘制等高线,数值越大，等高线的密度越大，坡度越陡
# cmap : 颜色图，其实就是根据坐标点的值给定颜色 plt.cm.cool 冷色调 plt.cm.hot 暖色调
# alpha : 不用多说，透明度
# 填充区域
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap=plt.cm.cool)
# 只划线，不填充区域,接收返回的线
C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, colors='k', linewidth=0.5)
# 给线设置标注
# fontsize:标注的字体大小
# colors:设置标注的颜色，可以是数组
# inline:是否打断线，True会断开线放置标注 False标注文字会显示在线上
# fmt:表示标注的显示格式默认'%1.3f',保留三位小数
# manual:如果为True，则不自动标注，鼠标点击手动标注
plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)
# 隐藏坐标轴刻度
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()2 cmap = plt.cm.hot 暖色调样式
3 cmap = plt.cm.cool冷色调样式
这篇关于matplotlib模块数据可视化-等高线图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
