一、plt.contourf简介
plt.contourf是matplotlib中一个非常重要的函数，用于绘制等高线图，其中f表示filled，绘制的颜色由函数值所表示的“高度”决定，通常用于表示2D函数的等值线分布。
二、plt.contourf的参数
plt.contourf函数具有多个参数，其中x,y分别表示x轴和y轴上的坐标数组；Z表示在这些坐标上对应的函数值；levels代表要绘制的等值线的高度；cmap是颜色选择；alpha是透明度；linewidths表示等值线的宽度等等。实际上，plt.contourf函数可以绘制出更加高级的等高线图，但本文着重介绍最基础的内容。
# 简单使用示例 plt.contourf(x, y, z) # 绘制等高线图，只传入x、y和z三个参数 plt.colorbar() # 添加颜色条
本例中的x、y、z数组均为二维数组，其形状分别为N行M列。使用时需要保证x和y的形状和z相同。
三、plt.contourf的应用场景
1. 表示2D函数的等值线分布
对于一个二维函数f(x, y)，我们可以通过plt.contourf函数将其等值线画出来，其中x和y是变量，z=f(x,y)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义函数
def f(x, y):
return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
# 生成网格数据
x = np.linspace(-10, 10, 500) # x坐标
y = np.linspace(-10, 10, 500) # y坐标
X, Y = np.meshgrid(x, y) # 生成二维网格数据
z = f(X, Y) # 计算得到z值
# 绘制图像
plt.contourf(X, Y, z, cmap='cool') # 绘制等值面
plt.colorbar() # 添加颜色条
plt.show()
运行结果如下图所示，等值线的颜色随着函数值的变化而变换，越靠近最高点颜色越亮。
2. 地图绘制
在地理信息学中，人们常常需要绘制各种特征地图，比如地形高度图、气象预报图等。利用plt.contourf函数，我们可以非常轻松地实现这一目标。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成网格数据
x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.linspace(0, 10, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 定义一个简单的高度分布函数，这里是正弦函数
z = 2 * np.sin(X) + 3 * np.sin(Y)
# 绘制等高线图
plt.contourf(X, Y, z, cmap='cool')
plt.colorbar()
# 添加地图信息
plt.title('等高线地图')
plt.xlabel('经度')
plt.ylabel('纬度')
plt.grid(True)
plt.show()
运行结果如下图所示，色彩分布从深红到浅绿，更好地显示了地势高低差异。使用等高线还可以更加准确地描述地势，从而更好地预测地图上海拔高度的走势。
3. 三维数据的可视化
plt.contourf函数还可以绘制三维数据的可视化效果。在这里，我们可以设置z值作为颜色来表示数据的变化医，并用不同的颜色填充不同的元素。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 生成网格数据 x = np.linspace(-10, 10, 50) y = np.linspace(-10, 10, 50) X, Y = np.meshgrid(x, y) # 定义一个三维数据（X, Y, Z），这里使用正弦函数 Z = np.sin(np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)) # 绘制三维图像 fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') # 创建3D坐标系 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='cool') # 绘制表面 plt.colorbar(surf) plt.show()
运行结果如下图所示，颜色鲜明，营造出充满科技感的立体画面，使数据的呈现更加形象生动了。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/293132.html
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