Контурный график — это тип графика, который позволяет нам визуализировать трехмерные данные в двух измерениях с помощью контуров.
Вы можете создать контурный график в Matplotlib, используя следующие две функции:
- matplotlib.pyplot.contour () — создает контурные графики.
- matplotlib.pyplot.contourf () — создает заполненные контурные графики.
В следующих примерах показано, как использовать эти две функции на практике.
Пример 1: Контурный график в Matplotlib
Предположим, у нас есть следующие данные в Python:
import numpy as np
x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X\*2+Y)\*3 + np.cos(Y+5)
Мы можем использовать следующий код для создания контурного графика для данных:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.contour (X, Y, Z, colors='black')
Когда для графика используется один цвет, пунктирные линии представляют отрицательные значения, а сплошные линии представляют положительные значения.
Альтернативой является указание цветовой карты с использованием аргумента cmap.Мы также можем указать больше строк, которые будут использоваться на графике с аргументом уровней :
plt.contour (X, Y, Z, levels= 30 , cmap='Reds')
Мы решили использовать cmap ‘Reds’, но вы можете найти полный список опций цветовой карты на странице документации Matplotlib .
Пример 2: заполненный контурный график в Matplotlib
Заполненный контурный график аналогичен контурному графику, за исключением того, что промежутки между линиями заполнены.
В следующем коде показано, как использовать функцию contourf() для создания контурного графика с заливкой для тех же данных, которые мы использовали в предыдущем примере:
plt.contourf (X, Y, Z, cmap='Reds')
Мы также можем использовать функцию colorbar() , чтобы добавить помеченную цветовую полосу рядом с графиком:
plt.contourf (X, Y, Z, cmap='Reds')
plt.colorbar ()
Вы можете найти больше руководств по Matplotlib здесь .