使用 Python Matplotlib 繪製等值線圖

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Matplotlib 是 Python 中一個免費且開源的繪相簿。它用於使用 Python 指令碼建立二維圖形和圖表。要使用 Matplotlib 的功能，首先需要安裝該庫。

使用 pip 安裝

在命令提示符中執行以下命令，可以輕鬆地從 PyPi 安裝 Matplotlib 的最新穩定版本。

pip install Matplotlib

您可以透過conda安裝Matplotlib，使用以下命令：

conda install -c conda-forge matplotlib

等值線圖用於透過繪製稱為等值線的恆定 z 切片，在二維曲面上視覺化三維資料。

它藉助等值線函式 (Z) 繪製，該函式是兩個輸入 X 和 Y（X 軸和 Y 軸座標）的函式。

Z = fun(x,y)

Matplotlib 提供兩個函式plt.contour和plt.contourf來繪製等值線圖。

contour() 方法

matplotlib.pyplot.contour() 方法用於繪製等值線。它返回 QuadContourSet。以下是此函式的語法：

contour([X, Y,] Z, [levels], **kwargs)

引數

• [X, Y]：可選引數，它表示 Z 中值的座標。

• Z：繪製等值線的高度值。

• levels：用於確定等值線/區域的數量和位置。

示例

讓我們來看一個示例，並使用 numpy 三角函式繪製等值線。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x, y):
   return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

xlist = np.linspace(-4.0, 4.0, 800)
ylist = np.linspace(-4.0, 4.0, 800)

# A mesh is created with the given co-ordinates by this numpy function
X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)
Z = f(X,Y)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) 

cp = ax.contour(X, Y, Z)
fig.colorbar(cp) # Add a colorbar to a plot
ax.set_title('Contour Plot')

ax.set_xlabel('x (cm)')
ax.set_ylabel('y (cm)')
plt.show()

輸出

f(x,y) 函式使用 numpy 三角函式定義。

示例

讓我們再來看一個示例，並繪製等值線。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(x, y):
    return np.sqrt(X**2 + Y**2)

xlist = np.linspace(-10, 10, 400)
ylist = np.linspace(-10, 10, 400)

# create a mesh 
X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)

Z = f(X, Y)

fig = plt.figure(figsize=(6,5))
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) 

cp = ax.contour(X, Y, Z)
ax.set_title('Contour Plot')
ax.set_xlabel('x (cm)')
ax.set_ylabel('y (cm)')
plt.show()

輸出

z 函式是 x 和 y 座標值的平方根之和。使用 numpy.sqrt() 函式實現。

contourf() 函式

matplotlib.pyplot 提供了一個 contourf() 方法來繪製填充等值線。以下是此函式的語法：

contourf([X, Y,] Z, [levels], **kwargs)

其中，

• [X, Y]：可選引數，它表示 Z 中值的座標。

• Z：繪製等值線的高度值。

• levels：用於確定等值線/區域的數量和位置。

示例

讓我們再來看一個示例，並使用 contourf() 方法繪製等值線圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xlist = np.linspace(-8, 8, 800)
ylist = np.linspace(-8, 8, 800)

X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)

fig = plt.figure(figsize=(6,5))
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) 

cp = ax.contourf(X, Y, Z)
fig.colorbar(cp) # Add a colorbar to a plot
ax.set_title('Filled Contours Plot')
#ax.set_xlabel('x (cm)')
ax.set_ylabel('y (cm)')
plt.show()

輸出

使用 fig.colorbar() 方法，我們已向圖表中添加了顏色。z 函式是 x 和 y 座標值的平方根之和。

示例

在此示例中，我們將使用 matplotlib.plt.contourf() 方法繪製極座標等值線圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.radians(np.linspace(0, 360, 20))
b = np.arange(0, 70, 10)
 
Y, X = np.meshgrid(b, a)
values = np.random.random((a.size, b.size))
 
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))
ax.set_title('Filled Contours Plot')
ax.contourf(X, Y, values)
 
plt.show()

輸出

在以上所有示例中，我們都使用了 numpy.meshgrid() 函式來生成 X 和 Y 座標的陣列。