python等高线图平滑_用Matplotlib平滑等高线图中的数据

要在Matplotlib中平滑等高线图中的数据，可以使用`scipy.interpolate`模块中的`griddata`函数。该函数可以将不规则的数据点插值为规则网格上的数据点，从而使数据变得平滑。

以下是一个简单的示例，演示如何使用`griddata`函数平滑等高线图中的数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata

# 创建一些随机数据点
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.sin(x * 2*np.pi) + np.cos(y * 2*np.pi)

# 创建网格
xi = np.linspace(0, 1, 100)
yi = np.linspace(0, 1, 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

# 插值数据点
zi = griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic')

# 绘制等高线图
plt.contourf(xi, yi, zi, levels=20, cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一些随机的数据点，并计算了它们的函数值。然后我们创建了一个规则网格，并使用`griddata`函数将数据点插值为网格上的数据点。最后，我们使用`contourf`函数绘制了等高线图。

请注意，`griddata`函数中的`method`参数可以设置为不同的插值方法，例如`linear`、`nearest`或`cubic`，以获得不同程度的平滑。在本示例中，我们使用了`cubic`插值方法。