ax.contour参数

时间: 2023-06-25 15:05:01 浏览: 244
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matplotlib函数汇总.rar

在Matplotlib中，ax.contour函数用于绘制2D等高线图。其常用的参数包括： - X, Y：2D数组，表示等高线图的x坐标和y坐标。 - Z：2D数组，表示等高线图的高度值。 - levels：可选参数，表示等高线图的高度分层，可以是一个数值列表或整数，如levels=5表示将等高线分成5层。 - cmap：可选参数，表示等高线图的颜色映射。 - linewidths：可选参数，表示等高线图线条的宽度。 - linestyles：可选参数，表示等高线图线条的样式。 - alpha：可选参数，表示等高线图的透明度。 - antialiased：可选参数，表示是否启用抗锯齿功能。 更多参数可以参考官方文档：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.contour.html
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matplotlib源代码.rar

- plt.legend()添加图例，需在绘图时传入label参数。 - ax.grid(True/False)开启或关闭网格线。 5. **颜色和样式**： - matplotlib支持多种颜色和线型，如'k'代表黑色，'-.'代表虚线等。 - plt.style.use...
doc

Matlab各类函数.doc

- quiver(AX,...)：指定目标绘图区AX，而不是默认的当前轴GCA。 - H = quiver(...)：返回一个quivergroup句柄，方便对绘制的矢量进行后续操作。 示例代码： [x,y] = meshgrid(-2:.2:2,-1:.15:1)...

ax.contour3d的参数

ax.contour3d 是 Matplotlib 库中的一个函数，用于在三维空间中绘制等高线图。它的参数包括： - X, Y, Z：3个一维数组，分别表示等高线图的坐标点的 x、y、z 坐标。 - levels：一个一维数组，表示等高线的...

ax.contour线条颜色参数

在 matplotlib 中，绘制等高线图时，可以使用 ax.contour 方法设置线条颜色参数。常用的线条颜色参数有： - colors：指定所有等高线的颜色，可以传入一个颜色列表，列表长度必须大于等于等高线数量。 - cmap：...

ax.contour

而对于想要创建三维浮雕图像的情况，可以使用ax.contour3D函数，该函数需要输入格式为二维普通网格上计算得到的Z轴的数据值，可以设置轮廓线的数量、颜色映射等参数。<span class="em">1</span><span class="em">2...

ax.contour()参数有哪些

ax.contour()的参数包括X、Y、Z、levels、colors、cmap、alpha、linewidths、linestyles、antialiased、extent、origin、vmin、vmax、corner_mask、norm等。

python中ax.contour的linestyle

在Python中，ax.contour函数用于绘制等高线图。可以通过linestyle参数来设置等高线的线型样式。常用的线型样式有： - 'solid'：实线 - 'dashed'：破折线 - 'dashdot'：点划线 - 'dotted'：点线 例如，...

ax.contour()怎样将等高线平滑

您好，关于ax.contour()如何将等高线平滑，可以通过设置参数levels和extend来实现。其中，levels可以设置等高线的数量，extend可以设置等高线的延伸方式。具体的实现方法可以参考matplotlib官方文档或者相关教程。

ax.contour()怎样在等高线之间标值

可以使用参数levels和inline来在等高线...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)

ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)

ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)用于绘制三维等高线图。其中，X和Y是网格数据，Z是值数据。cmap参数用于设置颜色映射，这里使用了cm.coolwarm表示使用coolwarm颜色映射。如果要设置等高线的...

ax.contour()怎样将等高线平滑，请详细讲解

ax.contour()函数可以通过设置参数来实现等高线的平滑。其中，参数levels可以控制等高线的数量，通过设置较大的值可以使等高线更加平滑。另外，参数linewidths也可以控制等高线的宽度，通过设置较小的值可以使等高线...

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

其中，x、y、z分别代表三维坐标系中的横轴、纵轴和高度（或者说深度），而ax.contour函数则是用来在三维坐标系上画出等高线的函数。其中，levels参数表示等高线的数量，i代表当前循环的等高线的数量，zdir参数则表示...

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()

contour函数用于绘制等高线图，使用cmap参数来设置颜色映射，例如cm.coolwarm表示使用coolwarm颜色映射。以下是完整的代码： python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import...

fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h=ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines()怎样将数值小于等于0的区域画成灰色

c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines() 其中 colors=['gray', 'blue'] 表示将数值小于等于0的区域画成灰色，数值...

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

要让虚线中的数字消失，可以将contour函数调用时的参数inline设置为False，即： CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--', inline=False) 然后在调用clabel函数时也需要将inline设置为...

contour=ax.contourf

contour=ax.contourf 是 Python 的 Matplotlib 库中用于绘制等值线图的一个常用函数，通常在 ax（坐标轴对象）上创建一个填充色的等高线图。contourf 函数生成的是一个填充颜色的地图，其中等值线之间的区域被...

# 导入必要的库 from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=6) # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1000) # 训练分类器 clf.fit(X, y) # 绘制数据和决策边界 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # 创建网格来评估模型 xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # 绘制决策边界和边界 ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()检查出现的错误并优化此代码

ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.2, linestyles=['--', '-', '--']) ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', ...

plt.contour() 使用RGB值给等值线设置颜色，并给出实例

cs = ax.contour(X, Y, Z, levels=[0.5, 1, 2, 3, 4], colors=[cmap(0.1), cmap(0.3), cmap(0.5), cmap(0.7), cmap(0.9)]) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(cs) plt.show() 在这个例子中，我们使用了jet...

ax.contourf

在Matplotlib库中，ax.contourf函数是用来创建等高线填充图（Filled Contour Plot）。它基于输入的二维数据集，生成一系列连续的颜色块，每个颜色块表示数据在同一高度的区域。这个函数通常配合其他像ax.contour...

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