前言

我们在往期对matplotlib.pyplot()方法学习，到现在我们已经会绘制折线图、柱状图、散点等常规的图表啦（往期的内容如下，大家可以方便查看往期内容）

在matplotlib.pyplot 中除了可以绘制常规图表如折线、柱状、散点等，还可以绘制常用在地理上的平面展示地型的等高线图

本期，我们将详细学习matplotlib 绘制等高线图相关属性的学习，let's go~

1. 等高线图概述

• 什么是等高线图？

  • 等高线图又称为水平图，通过2D形式展示3D图像的图表
  • 等高线图又称为等高地线图，将地表高度相同的点连成一个环线展示到平面曲线上
  • 等高线图又称为Z切片图，因变量Z与自变量X,Y变化而变化
  • 等高线图可以分为首曲线、计曲线、间曲线与助曲线

• 等高线图常用场景

  • 等高线图常用在展示某地地形情况
  • 等高线图也可以计算当地山地高低情况
  • 等高线图常用于地质、地理勘察绘制而成
  • 等高线图也可以用于绘制圆形、椭圆形等数学公式展示

• 绘制等高线图步骤

  1. 导入matplotlib.pyplot模块
  2. 准备数据，可以使用numpy/pandas整理数据
  3. 调用pyplot.contour()或者pyplot.contourf()绘制等高线

• 案例展示

  等高线图绘制需要借助很多高中所学的三角函数、指数函数等公式，我们本期案例使用等高线方法汇总圆

  • 案例数据准备

    • np.arrage()准备一系列连续的数据
    • np.meshgrid()将数据转换成矩阵

    import numpy as np
    # 定义一组连续的数据
    
    x_value = np.arange(-5,5,0.1)
    y_value = np.arange(-5,5,0.1)
    
    # 转换成矩阵数据
    x,y = np.meshgrid(x_value,y_value)
    

  • 绘制等高线

    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.contour(x,y,z)
    
    plt.title("Display Contour")
    plt.xlabel("x(m)")
    plt.ylabel("y(m)")
    
    plt.show()
    
    plt.show()
    

    

2. 等高线图属性

• 设置等高线颜色

  • 关键字：colors
  • 取值范围:
    • 表示颜色的英文单词：如红色"red"
    • 表示颜色单词的简称如：红色"r",黄色"y"
    • RGB格式：十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式
    • 也可以传入颜色列表

• 设置等高线透明度：

  • 关键字：alpha
  • 默认为1
  • 取值范围为：0~1

• 设置等高线颜色级别

  • 关键字：cmap
  • colors和cmap两个关键字不能同时提供
  • 取值为：注册的颜色表明
    • 形式如："颜色表_r"
    • 常用的有：'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens'

• 设置等高线宽度

  • 关键字：linewidths
  • 默认为等高线宽度为1.5
  • 取值可以float类型或者列表

• 设置等高线样式

  • 关键字：linestyles
  • 默认值为：solid
  • 取值可选：{None, 'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted'}
  • linestyles为None且线条为单色时，负轮廓的线条会设置成dashed

• 我们对上一节的等高线图添加一些属性

  • 线条为红色，线条宽度逐渐增大，线条样式为dashed,透明度设置为0.5

     plt.contour(x,y,z,colors="r",
     linestyles="dashed",
     linewidths=np.arange(0.5,4,0.5),alpha=0.5)
    

    

  • 传入colors列表

    plt.contour(x,y,z,
    colors=('r','green','blue',(1,1,0),"#afeeee","0.5"),
    linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
    

    

  • 为等高线图，设置cmap为红色系

    z = np.exp(-x**2-y**2)
    z1 = np.exp(-(x-1)**2-(y-1)**2)
    Z = (z-z1)*2
    
    plt.contour(x,y,Z,
    cmap='afmhot_r',
    linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
    

    

3. 显示轮廓标签

我们查看等高线图时，轮廓标签会辅助我们更好的查看图表。添加轮廓标签，我们需要借助clabe

• pyplot.contour()绘制等高线方法，会返回QuadContourset

• QuadContourset 包含level列表数据

• 使用pyplot.clabel()接受level列表数据标注在等高线上

  
   x_value = np.arange(-3,3,0.025)
   y_value = np.arange(-3,3,0.025)
  
   x,y = np.meshgrid(x_value,y_value)
  
   z = (1-x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
  
   cs = plt.contour(x,y,z,cmap="Blues_r",linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
  
   plt.clabel(cs,fontsize=9,inline=True)
  

  

4. 填充颜色

通常在等高线图中，不同区域填充不一样的颜色，帮助我们查看图表时更好地理解

• 使用pyplot.contourf()对比同区域轮廓进行填充颜色

  z = (1-x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
  
  cs = plt.contour(x,y,z,10,colors="b",linewidths=0.5)
  
  plt.clabel(cs,fontsize=12,inline=True)
  
  plt.contourf(x,y,z,10,cmap="Blues_r",alpha=0.75)
  

  

5. 添加颜色条说明

我们可以借助pyplot.colorbar()方法来添加颜色条说明

z = (x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
z1 = np.exp(-(x-1)**2-(y-1)**2)
Z = (z-z1)*2

cs = plt.contour(x,y,Z,10,colors="black",linewidths=0.5)

plt.clabel(cs,fontsize=12,inline=True)

plt.contourf(x,y,Z,10,cmap="afmhot_r",alpha=0.5)

plt.colorbar(shrink=0.8)

总结

本期，对matplotlib.pyplot 绘制等高线方法contour和contourf相关属性的学习。在绘制等高线图时，我们需要对三角函数、指数函数、正余弦函数等知识有一点了解，才能绘制出想要的图表

学习本节过程中，高中的数学知识都还给老师，摸摸头，头发怎么又掉了😱

以上是本期内容，欢迎大佬们点赞评论，下期见~