plt.contourf如何不对整个图填充

时间: 2024-04-10 12:34:24 浏览: 17
您可以使用 `contour` 函数而不是 `contourf` 函数来实现不对整个图进行填充。 `contour` 函数绘制的是轮廓线,而不是填充颜色。 下面是一个示例代码,演示了如何使用 `contour` 函数来绘制轮廓线: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个二维数组作为示例数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制轮廓线 plt.contour(X, Y, Z, levels=10) # levels参数可以控制轮廓线的数量 # 添加其他绘图元素(例如标题、坐标轴标签等) plt.title('Contour Plot') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') # 显示图形 plt.show() ``` 在上面的示例中,`contour` 函数的前两个参数是 `X` 和 `Y`,分别是定义二维数据的网格点坐标。第三个参数 `Z` 是实际的数据值。`levels` 参数控制轮廓线的数量。 希望这可以帮到您!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题

plt.contourf和plt.contour区别

`plt.contourf` 和 `plt.contour` 都是 Matplotlib 库中用于绘制等高线图的函数,但它们在绘图方式和效果上有一些区别。 1. `plt.contourf`: 这个函数用于绘制填充的等高线图,即将等高线间的区域填充成不同的颜色。它的基本用法是 `plt.contourf(X, Y, Z)`,其中 `X` 和 `Y` 是数据网格,`Z` 是对应于 `X` 和 `Y` 的高度值。函数根据 `Z` 的值自动生成等高线,并使用颜色填充出不同的区域。 2. `plt.contour`: 这个函数用于绘制轮廓线的等高线图,即只绘制等高线的线条而不填充颜色。它的基本用法是 `plt.contour(X, Y, Z)`,参数和用法与 `plt.contourf` 类似。函数会根据 `Z` 的值绘制等高线的轮廓线。 综上所述,`plt.contourf` 主要用于绘制填充的等高线图,而 `plt.contour` 则用于绘制轮廓线的等高线图。选择使用哪个函数取决于你想要达到的绘图效果。

plt.contourf如何不对整个图填充,而只对等高线内的区域填充颜色,登高线外保持留白

要实现只对等高线内的区域填充颜色,而保持等高线外的区域留白,您可以使用`plt.contour()`函数绘制等高线,并使用`plt.fill()`函数填充等高线内的区域。以下是一个示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制等高线 levels = np.linspace(-1, 1, 10) contour = plt.contour(X, Y, Z, levels=levels) # 填充等高线内的区域 contour_fill = plt.fill(*contour.allsegs[0][0].T, 'blue', alpha=0.4) # 显示绘图 plt.colorbar() plt.show() ``` 在这个示例中,首先使用`plt.contour()`函数绘制等高线,然后通过`contour.allsegs[0][0]`获取等高线的第一个路径(即最外层的等高线路径),并使用`plt.fill()`函数填充该路径所围成的区域。通过调整填充颜色、透明度以及选择显示哪些等高线路径,您可以自定义填充的效果。

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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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