基于matplotlib的数据可视化 - 等高线 contour 与 contourf

contour 与contourf 是绘制等高线的利器。

contour  - 绘制等高线

contourf - 填充等高线

两个的返回值值是一样的（return values are the same），

实际上contourf 相当于 contour filled （英语不好，具体是fill 还是 filled）

常用参数语法

mp.contourf(x, y, z, 等高线条数，cmap=颜色映射)# 等高线填充
mp.contour(x, y, z, 等高线条数，colors=颜色, linewidth=线宽)#等高线绘制

1 示例一 

contourf函数是实现等高线的填充功能。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.array([1,2])
y=np.array([1,2])
z=np.array([[1,2],[2,3]])
plt.xlim(1,2)
plt.ylim(1,2)
plt.contourf(x,y,z,cmap='brg')
help(plt.contour)
plt.show()

2 示例二

contour实现等高线的绘制功能

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.array([1,2])
y=np.array([1,2])
z=np.array([[1,2],[2,3]])
plt.xlim(1,2)
plt.ylim(1,2)
plt.contour(x,y,z,cmap='brg')
help(plt.contour)
plt.show()

关于怎么计算的，可以参考求问contour 画等高线的原理是什么？

3 示例 3

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 1000  # 做1000*1000的点阵

# 用meshgrid生成一个二维数组
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), np.linspace(-3, 3, n))
z = (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)

# 画图
plt.figure('Contour', facecolor='lightgray')
plt.title('Contour', fontsize=20)
plt.xlabel('x', fontsize=14)
plt.ylabel('y', fontsize=14)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(linestyle=':')

# 填充等高线图
plt.contourf(x, y, z, 8, cmap='jet')
# 绘制等高线
cntr = plt.contour(x, y, z, 8, colors='black',linewidths=0.5)
# 标注等高线
plt.clabel(cntr, inline_spacing=1, fmt='%.1f', fontsize=8)

plt.show()

注：

（1）绘制等高线 与 填充等高线 不分先后顺序

附 clabel() 函数的用法

释义：

标记等高线，为向 CS 中的轮廓线添加标签，其中CS是一个由contour函数返回的matplotlib.contour.ContourSet对象。

上述示例3中

cntr = plt.contour(x, y, z, 8, colors='black',linewidths=0.5)
print(cntr)
# <matplotlib.contour.QuadContourSet object at 0x00000296B7901CC0>

 语法：

clabel(CS, *args, **kwargs)

参数：

CS - 由contour函数产生的句柄对象

fontsize - string(smaller, x-large) or float ,optional

colors - Color of each label

None, 标记的颜色为轮廓的颜色

one string color (e.g color = 'r' ), 所有的标签均为红色

a tuple of matplotlib color args (string, float, rgb, etc), 不同的标签按照指定的颜色标记

inline - bool, optional . 默认True（在标签位值移除轮廓线，也即标签覆盖轮廓线，而非穿越）

inline_spacing - float, optional，默认5，放置内联时，标签两侧留有的像素空间

fmt - string or dict, optional， 默认'％1.3f '，保留小数位。1.3中的1表示输出位宽，3表示小数位长度，此时实际数据会覆盖掉该数据对应的轮廓线；当9.3时，轮廓线会被覆盖掉9个位置，同时小数点后保留3位，也就是说，轮廓线移除的长度大于数据长度 谁能来给我解释一下%2.3d和%3.3f

manual - bool or iterable, optional , 手动添加标签。忽略该字典

rightside_up - bool, optional，默认 True（标签旋转均以正负90度计）

use_clabeltext - bool, optional，默认False，若为True，则用 `ClabelText` class (instead of `Text`) 创建标签，当使用“CababelTress”绘制文本时，会重新计算文本的旋转角度，因此，如果轴的角度发生变化时，可以使用“CababelTress”来旋转角度。

参考 Python可视化库matplotlib.pyplot里contour与contourf的区别