不要增加linspace的第三个参数，保持不变的情况下，使原来的图像等高线从折线变为光滑曲线

时间: 2024-02-25 16:56:08 浏览: 34

用matplotlib画等高线图详解

### 使用matplotlib绘制等高线图详解 #### 一、引言等高线图是一种用于表示二维平面上不同高度或密度分布的图形。在地理学中，它常用来表示山脉和山谷等地形特征；而在科学计算领域，如机器学习中，等高线图则可用于展示算法性能（例如梯度下降过程中的损失函数变化）。本篇将详细介绍如何利用Python的matplotlib库绘制等高线图，并通过实例展示不同的绘制技巧。 #### 二、基础知识在开始之前，我们需要了解一些基本概念： 1. **等高线**: 表示同一高度的所有点的集合。等高线图通过一组等高线来表示不同高度级别的区域。 2. **matplotlib**: Python中最流行的绘图库之一，提供了丰富的API来创建各种类型的图表。 3. **NumPy**: 提供了高效的数组处理功能，对于绘制等高线图时的坐标数据处理至关重要。 4. **Pandas**: 虽然在绘制等高线图中不是必需的，但有时会用到Pandas来处理数据。 #### 三、绘制流程绘制等高线图的主要步骤如下： 1. **定义高度函数**: 首先需要定义一个函数，该函数接收坐标(x, y)作为输入，返回对应的高度值。 2. **生成坐标数据**: 使用`numpy.linspace()`生成坐标轴上的数据点。 3. **创建网格数据**: 利用`numpy.meshgrid()`将坐标数据转换为网格形式，便于后续绘制。 4. **绘制等高线**: 使用`matplotlib.pyplot.contourf()`或`matplotlib.pyplot.contour()`函数绘制等高线图。 #### 四、示例代码解析下面是一个具体的示例，展示了如何使用matplotlib绘制等高线图： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x, y): """ 计算x,y坐标对应的高度值 """ return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) # 生成x,y的数据 n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 把x,y数据生成mesh网格状的数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 填充等高线 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), cmap=plt.cm.hot) # 显示图表 plt.show() ``` **代码解析**: - `f(x, y)` 定义了一个计算高度值的函数，虽然这个函数看起来复杂，但它仅用于生成示例数据。 - 使用`linspace`生成x和y坐标轴上的数据点。 - `np.meshgrid`创建了两个网格，X和Y，它们分别对应于x和y坐标。 - `plt.contourf`用于填充等高线，`cmap=plt.cm.hot`指定了颜色映射为热力图。 #### 五、进阶操作 - **改变颜色映射**: 可以通过更改`cmap`参数来改变颜色映射，例如使用`cmap=plt.cm.coolwarm`。 - **添加等高线**: 使用`plt.contour`而不填充等高线区域。 - **设置等高线密集程度**: 通过增加`plt.contour`中的第三个参数来增加等高线的数量。 - **添加标注值**: 使用`plt.clabel`为等高线添加数值标签。 #### 六、完整示例下面是结合了填充等高线、未填充等高线和添加数值标签的完整代码示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x, y): """ 计算x,y坐标对应的高度值 """ return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) # 生成x,y的数据 n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 把x,y数据生成mesh网格状的数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 填充等高线 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 20, cmap=plt.cm.hot) # 添加等高线 C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 20) plt.clabel(C, inline=True, fontsize=12) # 显示图表 plt.show() ``` #### 七、结论通过上述介绍和示例，我们可以看到matplotlib是一个非常强大的工具，可以轻松地绘制出复杂的等高线图。无论是简单的填充等高线图还是更复杂的等高线图，matplotlib都能提供所需的功能。希望这篇指南能帮助你更好地理解和使用matplotlib绘制等高线图。如果你对其他类型的图表或者更高级的功能感兴趣，可以进一步探索matplotlib文档中的更多内容。

如果不增加 `linspace` 的第三个参数，可以使用 `contourf` 函数绘制光滑的等高线图，代码如下： ```matlab plot(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),'b.'); xx=linspace(min(dengzhixian(:,1)),max(dengzhixian(:,1)),7); yy=linspace(min(dengzhixian(:,2)),max(dengzhixian(:,2)),7); [XX,YY]=meshgrid(xx,yy); zz=griddata(dengzhixian(:,1),dengzhixian(:,2),dengzhixian(:,3),XX,YY); contourf(XX,YY,zz,50,'LineColor','none') ``` 这里使用了 `meshgrid` 函数生成网格点坐标矩阵 `[XX,YY]`，然后将 `griddata` 的结果插值到网格点上，最后使用 `contourf` 函数绘制光滑的等高线图，其中 `'LineColor','none'` 参数用于设置等高线的线条颜色为透明。

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不要增加linspace的第三个参数，保持不变的情况下，使原来的图像等高线从折线变为光滑曲线

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