import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np def f(x,y):
# the height function
return (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) # use plt.contourf to filling contours
# X, Y and value for (X,Y) point
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap=plt.cm.cool) # use plt.contour to add contour lines
C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, colors='black', linewidth=0.5)
# adding label
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10) plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

  

Contour等高线图代码的更多相关文章

  1. 深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图,画算法边界)

    1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数 ...

  2. 蚂蚁金服新一代数据可视化引擎 G2

    新公司已经呆了一个多月,目前着手一个数据可视化的项目,数据可视化肯定要用到图形库如D3.Highcharts.ECharts.Chart等,经决定我的这个项目用阿里旗下蚂蚁金服所开发的G2图表库. 官 ...

  3. ggplot2(4) 用图层构建图像

    4.1 简介 qplot()的局限性在于它只能使用一个数据集和一组图形属性映射,解决这个问题的办法就是使用图层.每个图层可以有自己的数据集和图形属性映射,附加的数据元素可通过图层添加到图形中. 一个图 ...

  4. MATLAB函数表(转自:http://bbs.06climate.com/forum.php?mod=viewthread&tid=16041&extra=page%3D4)

    MATLAB函数表 4.1.1特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 NaN ...

  5. Python Matplotlib简易教程【转】

    本文转载自:https://blog.csdn.net/Notzuonotdied/article/details/77876080 详情请见:Matplotlib python 数据可视化神器 简单 ...

  6. matlab 常用函数汇总

    1. 特殊变量与常数 主题词 意义 主题词 意义 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 Na ...

  7. Visdom 介绍 | 二

    用于创建,组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具.支持Python. 概述 概念 设置 用法 API 注意事项 贡献 API 要快速了解visdom的功能,请查看example目录,或阅读以下详细信息 ...

  8. OpenCV学习代码记录——轮廓(contour)检测

    很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tr ...

  9. [转载]用等高线图(Contour maps)可视化多变量函数

    https://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/50920479 Overview 由于我们用手来画三维图像很困难,我们可以用等高线图来描述图像会更加简单 ...

随机推荐

  1. 远程SSH服务使用指南

    Author Email Yaoyao Liu yaoyaoliu@msn.com 本文所有教程以ubuntu为例,对其他unix内核系统如Debian.CentOS.macOS等也适用. 目录 安装 ...

  2. JavaSE--异常信息打印

    最近项目用到第三方jar包,抛出运行时异常,打在日志用的 方法.得到的错误描述并不详尽,遂想到平时用的 发现其可以重定向输出,平时用流多是和文件相关,但是在当前背景下用文件打开流显得不是很合适,翻了下 ...

  3. 8. docker image 的发布 与 docker registry 私有仓库

    一.分享image 1.注册 登陆 docker hub https://hub.docker.com/ 2.在本地 使用 docker login 输入 注册的账号密码 进行登陆 3.使用 dock ...

  4. typescript-学习使用ts-3

    函数 函数参数 参数及返回值类型 function add(x: number, y: number): number { return x + y } 可选参数 function add(x: nu ...

  5. 吴裕雄--天生自然TensorFlow高层封装:使用TensorFlow-Slim处理MNIST数据集实现LeNet-5模型

    # 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib. ...

  6. Entity Framework实现属性映射约定

    Entity Framework Code First属性映射约定中“约定”一词,在原文版中为“Convention”,翻译成约定或许有些不好理解,这也是网上比较大多数的翻译,我们就当这是Entity ...

  7. HTTP编码

    HTTP编码 不仅仅URL需要编码,HTTP header也需要编码,HTTP body 无特殊要求 一般采用百分号编码:比如一个字节的ascii码值是 0x89 那使用百分号编码之后 输出是 %89 ...

  8. 关于Java杂项知识总结

    JVM内存结构 JVM在运行时把从操作系统申请到的内存分为若干区域,主要有栈.堆和方法区,方便Java程序使用 堆内存 使用new关键字创建出来的对象都存储在堆内存中 方法区 被加载的类的信息存储在方 ...

  9. 2013 ACM网络搜索与数据挖掘国际会议

    ACM网络搜索与数据挖掘国际会议" title="2013 ACM网络搜索与数据挖掘国际会议"> 编者按:ACM网络搜索与数据挖掘国际会议(6th ACM Conf ...

  10. H5的localStorage使用总结

    一.localstorage 的优缺点 优点: 1.localStorage 的存储大小是5M,而cookie的存储大小只有4K,解决了cookie存储空间不足的问题 2.localStorage 可 ...