基于python,Matplotlib繪制函數(shù)的等高線與三維圖像
本篇文章記錄一下函數(shù)的等高線及其三維圖像的可視化方法。
本例繪制的函數(shù)為：
1. 網(wǎng)格點
在繪制曲線之前，先了解一下網(wǎng)格點的繪制。比如繪制一個3x3的網(wǎng)格，那么就需要9個坐標(biāo)點：
(0,2)-----(1,2)-----(2,2)
(0,1)-----(1,1)-----(2,1)
(0,0)-----(1,0)-----(2,0)
將其x軸和y軸坐標(biāo)分開表示：
# x軸: [[0, 1, 2], [0, 1, 2],? [0, 1, 2]] # y軸: [[0, 0, 0], [1, 1, 1],? [2, 2, 2]]
在numpy中可以使用np.meshgrid()來生成網(wǎng)格點：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 10x10 x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=10) y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=10) # generate grid X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.plot(X, Y, marker='.', linestyle='') plt.grid(True) plt.show()
2. 等高線
繪制等高線需要的數(shù)據(jù)有點的坐標(biāo)位置(x, y)以及坐標(biāo)的高度z，高度z就是將坐標(biāo)點(x, y)帶入函數(shù)f ( x , y ) f(x, y)f(x,y)中計算得到的，在matplotlib中可以使用plt.contour()來繪制：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
f = X * np.exp(-X**2 - Y**2)
fig = plt.figure()
plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.ylim(-1.5, 1.5)
# draw
ax = plt.contour(X, Y, f, levels=10, cmap=plt.cm.cool)
# add label
plt.clabel(ax, inline=True)
# plt.savefig('img1.png')
plt.show()
# add color
plt.contourf(X, Y, f, levels=10, cmap=plt.cm.cool)
# plt.colorbar()
# plt.savefig('img1.png')
plt.show()
更多的api參數(shù)請參考官方文檔。
3. 三維圖像
函數(shù)的三維圖像的繪制需要的數(shù)據(jù)與等高線一樣，即坐標(biāo)位置(x, y)以及坐標(biāo)的高度z，在matplotlib中可以使用mpl_toolkits.mplot3d來繪制：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
f = X * np.exp(-X**2 - Y**2)
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.ylim(-1.5, 1.5)
ax.plot_surface(X, Y, f, cmap=plt.cm.cool)
# plt.savefig('img1.png')
plt.show()
到此這篇關(guān)于基于python,Matplotlib繪制函數(shù)的等高線與三維圖像的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matplotlib繪制函數(shù)的等高線與三維圖像內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
有關(guān)mpl_toolkits.mplot3d的使用可以參考官方文檔；
更多的顏色搭配可參考matplotlib的colormap官方手冊。
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