matplotlib contour图加色棒标尺

要在matplotlib的contour图上添加色棒标尺，可以使用colorbar()函数。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.linspace(-2, 2, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 绘制contour图
plt.contourf(X, Y, Z, cmap='coolwarm')

# 添加色棒标尺
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们使用contourf()函数绘制了一个二维的sin函数图像，并使用cmap参数指定了颜色映射。然后使用colorbar()函数添加了色棒标尺，最后使用show()函数显示了图像。

相关问题

matplotlib contour

Matplotlib的等高线图是一种二维图形，用于显示三维数据的等高线。等高线图通常用于显示地形图、气象图、物理图等。Matplotlib的等高线图可以通过使用contour()函数来创建。contour()函数可以接受三个参数：X、Y和Z。其中，X和Y是二维数组，表示等高线图的坐标轴，Z是一个二维数组，表示等高线图的高度值。使用contour()函数可以创建一个简单的等高线图，也可以使用contourf()函数创建一个填充的等高线图。

matplotlib contour参数

matplotlib的contour函数用于绘制等高线图。它的参数包括：

1., Y：表示网格数据的两个二维数组，分别表示x轴和y轴的坐标点。
2. Z：表示高度函数的值，也就是等高线图的高度。
3. levels：表示等高线的数量或者具体的高度值。如果是一个整数，表示等高线的数量；如果是一个列表，表示具体的高度值。
4. colors：表示等高线的颜色。可以是一个颜色字符串，也可以是一个颜色列表。
5. cmap：表示等高线的颜色映射。可以使用matplotlib中的colormap对象，例如plt.cm.hot。
6. alpha：表示等高线的透明度。
7. linewidths：表示等高线的线宽。
8. linestyles：表示等高线的线型。
9. extend：表示等高线的延伸方式，可以是'neither'、'both'、'min'、'max'。
10. origin：表示等高线的起始位置，可以是'upper'、'lower'。
11. extent：表示等高线图的范围，可以是一个四元组(xmin, xmax, ymin, ymax)。

下面是一个使用contour函数绘制等高线图的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义高度函数
def height(x, y):
    return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)

n = 256
x = np.linspace(-3,3,n)
y = np.linspace(-3,3,n)

# 将原始数据变成网格数据
X,Y = np.meshgrid(x,y)

# 填充颜色
plt.contourf(X,Y,height(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot)

# 添加等高线
C = plt.contour(X,Y,height(X,Y),8,color='black',lw=0.5)

# 显示等高线的数据标签
plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)

plt.show()