使用plt绘制等值线，并标注等值线数值，该如何设置数值朝向

可以使用`plt.clabel()`函数来标注等值线数值，并通过`inline=True`参数设置标注的位置与等值线相同，使用`fmt`参数来设置标注文本的格式。可以使用`rotation`参数设置标注文本的朝向，例如`rotation=0`表示水平，`rotation=90`表示垂直。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(-2, 2, 101)
y = np.linspace(-2, 2, 101)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 绘制等值线图
plt.contour(X, Y, Z, 10, colors='k')
plt.clabel(plt.contour(X, Y, Z, 10), inline=True, fmt='%.2f', fontsize=10, rotation=0)

# 显示图像
plt.show()

运行代码后，可以看到绘制了等值线图，并标注了等值线数值，数值朝向水平。可以调整`rotation`参数来改变数值的朝向。

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plt.contourf() 使用RGB值给等值线设置颜色

`plt.contourf()`函数可以使用RGB值给等值线设置颜色，可以通过传入一个三维数组来实现。具体操作可以按照下面的步骤进行：

1. 创建一个三维数组，每个元素表示一个像素点的RGB值。

2. 通过`plt.contourf()`函数绘制等值线，其中`cmap`参数设置为`None`，表示不使用默认的颜色映射。

3. 通过`plt.imshow()`函数将三维数组作为图像显示。

示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个三维数组，每个元素表示一个像素点的RGB值
img = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(100):
    for j in range(100):
        img[i, j, :] = [i, j, 255]

# 绘制等值线
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y = np.linspace(-1, 1, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X**2 + Y**2)
plt.contourf(X, Y, Z, cmap=None)

# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()

这段代码首先创建了一个三维数组`img`，其中每个元素表示一个像素点的RGB值。在绘制等值线时，将`cmap`参数设置为`None`，表示不使用默认的颜色映射，然后通过`plt.imshow()`函数将三维数组作为图像显示。最终的效果是，等值线使用RGB值进行绘制，图像显示了一个颜色渐变的矩形。

plt.contour() 使用RGB值给等值线设置颜色

在 `plt.contour()` 中设置等值线的颜色可以使用 `colors` 参数，其中可以指定一个 RGB 颜色值的元组来设置颜色。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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))

# 设置等值线的颜色为蓝色
plt.contour(X, Y, Z, colors='b')
plt.show()

除了使用 RGB 颜色值，还可以使用其他的颜色表示方式，比如字符串表示颜色名称或颜色缩写等。具体可以参考 Matplotlib 的官方文档。