Python matplotlib 绘制等高线图

前言

我们在往期对matplotlib.pyplot()方法学习,到现在我们已经会绘制折线图、柱状图、散点等常规的图表啦(往期的内容如下,大家可以方便查看往期内容)

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在matplotlib.pyplot 中除了可以绘制常规图表如折线、柱状、散点等,还可以绘制常用在地理上的平面展示地型的等高线图

Python matplotlib 绘制等高线图_第1张图片

本期,我们将详细学习matplotlib 绘制等高线图相关属性的学习,let's go~

1. 等高线图概述

  • 什么是等高线图?

    • 等高线图又称为水平图,通过2D形式展示3D图像的图表
    • 等高线图又称为等高地线图,将地表高度相同的点连成一个环线展示到平面曲线上
    • 等高线图又称为Z切片图,因变量Z与自变量X,Y变化而变化
    • 等高线图可以分为首曲线、计曲线、间曲线与助曲线
  • 等高线图常用场景

    • 等高线图常用在展示某地地形情况
    • 等高线图也可以计算当地山地高低情况
    • 等高线图常用于地质、地理勘察绘制而成
    • 等高线图也可以用于绘制圆形、椭圆形等数学公式展示
  • 绘制等高线图步骤

    1. 导入matplotlib.pyplot模块
    2. 准备数据,可以使用numpy/pandas整理数据
    3. 调用pyplot.contour()或者pyplot.contourf()绘制等高线
  • 案例展示

    等高线图绘制需要借助很多高中所学的三角函数、指数函数等公式,我们本期案例使用等高线方法汇总圆

    • 案例数据准备

      • np.arrage()准备一系列连续的数据
      • np.meshgrid()将数据转换成矩阵
      import numpy as np
      # 定义一组连续的数据
      
      x_value = np.arange(-5,5,0.1)
      y_value = np.arange(-5,5,0.1)
      
      # 转换成矩阵数据
      x,y = np.meshgrid(x_value,y_value)
      复制代码
    • 绘制等高线

      
      import matplotlib.pyplot as plt
      
      plt.contour(x,y,z)
      
      plt.title("Display Contour")
      plt.xlabel("x(m)")
      plt.ylabel("y(m)")
      
      plt.show()
      
      plt.show()
      

Python matplotlib 绘制等高线图_第2张图片

2. 等高线图属性

  • 设置等高线颜色

    • 关键字:colors
    • 取值范围:
      • 表示颜色的英文单词:如红色"red"
      • 表示颜色单词的简称如:红色"r",黄色"y"
      • RGB格式:十六进制格式如"#88c999";(r,g,b)元组形式
      • 也可以传入颜色列表
  • 设置等高线透明度:

    • 关键字:alpha
    • 默认为1
    • 取值范围为:0~1
  • 设置等高线颜色级别

    • 关键字:cmap
    • colors和cmap两个关键字不能同时提供
    • 取值为:注册的颜色表明
      • 形式如:"颜色表_r"
      • 常用的有:'Accent', 'Accent_r', 'Blues', 'Blues_r', 'BrBG', 'BrBG_r', 'BuGn', 'BuGn_r', 'BuPu', 'BuPu_r', 'CMRmap', 'CMRmap_r', 'Dark2', 'Dark2_r', 'GnBu', 'GnBu_r', 'Greens'
  • 设置等高线宽度

    • 关键字:linewidths
    • 默认为等高线宽度为1.5
    • 取值可以float类型或者列表
  • 设置等高线样式

    • 关键字:linestyles
    • 默认值为:solid
    • 取值可选:{ None, 'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted'}
    • linestyles为None且线条为单色时,负轮廓的线条会设置成dashed
  • 我们对上一节的等高线图添加一些属性

    • 线条为红色,线条宽度逐渐增大,线条样式为dashed,透明度设置为0.5

      ```python
      plt.contour(x,y,z,colors="r",
      linestyles="dashed",
      linewidths=np.arange(0.5,4,0.5),alpha=0.5)
      ```
      复制代码

 Python matplotlib 绘制等高线图_第3张图片

传入colors列表

plt.contour(x,y,z,
colors=('r','green','blue',(1,1,0),"#afeeee","0.5"),
linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))

 Python matplotlib 绘制等高线图_第4张图片

为等高线图,设置cmap为红色系

z = np.exp(-x**2-y**2)
z1 = np.exp(-(x-1)**2-(y-1)**2)
Z = (z-z1)*2

plt.contour(x,y,Z,
cmap='afmhot_r',
linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
复制代码

Python matplotlib 绘制等高线图_第5张图片

 

3. 显示轮廓标签

我们查看等高线图时,轮廓标签会辅助我们更好的查看图表。添加轮廓标签,我们需要借助clabe

  • pyplot.contour()绘制等高线方法,会返回QuadContourset

  • QuadContourset 包含level列表数据

  • 使用pyplot.clabel()接受level列表数据标注在等高线上

    
    x_value = np.arange(-3,3,0.025)
    y_value = np.arange(-3,3,0.025)
    
    x,y = np.meshgrid(x_value,y_value)
    
    z = (1-x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
    
    cs = plt.contour(x,y,z,cmap="Blues_r",linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
    
    plt.clabel(cs,fontsize=9,inline=True)
    

Python matplotlib 绘制等高线图_第6张图片

 

4. 填充颜色

通常在等高线图中,不同区域填充不一样的颜色,帮助我们查看图表时更好地理解

  • 使用pyplot.contourf()对比同区域轮廓进行填充颜色

    z = (1-x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
    
    cs = plt.contour(x,y,z,10,colors="b",linewidths=0.5)
    
    plt.clabel(cs,fontsize=12,inline=True)
    
    plt.contourf(x,y,z,10,cmap="Blues_r",alpha=0.75)
    

Python matplotlib 绘制等高线图_第7张图片

 

5. 添加颜色条说明

我们可以借助pyplot.colorbar()方法来添加颜色条说明

z = (x**2+y**5)*np.exp(-x**2-y**2)
z1 = np.exp(-(x-1)**2-(y-1)**2)
Z = (z-z1)*2

cs = plt.contour(x,y,Z,10,colors="black",linewidths=0.5)

plt.clabel(cs,fontsize=12,inline=True)

plt.contourf(x,y,Z,10,cmap="afmhot_r",alpha=0.5)

plt.colorbar(shrink=0.8)

Python matplotlib 绘制等高线图_第8张图片

总结

本期,对matplotlib.pyplot 绘制等高线方法contour和contourf相关属性的学习。在绘制等高线图时,我们需要对三角函数、指数函数、正余弦函数等知识有一点了解,才能绘制出想要的图表

学习本节过程中,高中的数学知识都还给老师,摸摸头,头发怎么又掉了

 

 

 

 

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