ax.contour()怎样在等高线之间标值

时间: 2023-04-05 19:04:08 浏览: 116

35.R语言geom_contour等高线图绘制教程.pdf

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R语言geom_contour等高线图绘制教程 R语言中的geom_contour是一种常用的等高线图绘制方法，用于绘制等高线图，以便更好地展示数据之间的关系。本教程将详细介绍如何使用R语言中的ggplot2包和metR包来绘制等高线图。需要安装和加载必要的包，包括ggplot2和metR包。可以使用install.packages()函数来安装这些包，然后使用library()函数来加载它们。 install.packages("metR") library(ggplot2) library(metR) 接下来，需要准备数据。在本教程中，我们使用volcano数据来绘制等高线图。可以使用data.table::melt()函数来将volcano数据转换为适合绘图的格式。 v <- data.table::melt(volcano) 然后，可以使用ggplot()函数来绘制等高线图。geom_contour_filled()函数用于绘制填充图，geom_contour()函数用于绘制等高线图。 ggplot(v, aes(Var1, Var2)) + ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks = seq(100, 200, 10), show.legend = F, linemitre = 50) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + coord_flip() 在上面的代码中，我们使用ggplot()函数来绘制等高线图，然后使用geom_contour_filled()函数和geom_contour()函数来绘制填充图和等高线图。binwidth参数用于控制等高线图的精度，position参数用于控制等高线图的位置。color参数用于控制等高线图的颜色，lineend参数用于控制等高线图的线末端样式，breaks参数用于控制等高线图的断点，show.legend参数用于控制是否显示图例，linemitre参数用于控制等高线图的线 style。接下来，可以使用metR包中的geom_text_contour()函数来添加文本标签。 ggplot(v, aes(Var1, Var2)) + ggplot2::geom_contour_filled(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity') + geom_contour(aes(z = value), binwidth = 10, position = 'identity', color = "#1F77B4", lineend = "round", breaks = seq(100, 200, 10), show.legend = F, linemitre = 50) + scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + coord_flip() + metR::geom_text_contour(aes(z = value), stat = "text_contour", binwidth = 10, check_overlap = T, skip = 0, stroke = 0, color = "red") 在上面的代码中，我们使用geom_text_contour()函数来添加文本标签，stat参数用于控制文本标签的统计方式，binwidth参数用于控制文本标签的精度，check_overlap参数用于控制文本标签的重叠，skip参数用于控制文本标签的跳过，stroke参数用于控制文本标签的线 style，color参数用于控制文本标签的颜色。本教程详细介绍了如何使用R语言中的ggplot2包和metR包来绘制等高线图，包括如何安装和加载必要的包，如何准备数据，如何绘制等高线图，如何添加文本标签等等。

可以使用参数levels和inline来在等高线之间标值。其中，levels指定等高线的值，inline指定是否将标签放在等高线内部。具体实现可以参考以下代码： ax.contour(X, Y, Z, levels=[-1, 0, 1], colors='k') ax.contourf(X, Y, Z, levels=[-2, -1, 0, 1, 2], cmap='RdBu_r', alpha=0.5) ax.clabel(C, inline=True, fontsize=10)

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contour=ax.contourf

for i in range(10): ax.contour(x,y,z,levels=i,zdir='z',offset=-0.4)

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Plot contour curves plt.show()

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