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

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 pltplt.contour(x,y,z)plt.title("Display Contour")
plt.xlabel("x(m)")
plt.ylabel("y(m)")plt.show()plt.show()

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
```

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))

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)*2plt.contour(x,y,Z,
cmap='afmhot_r',
linewidths=np.arange(0.5,4,0.5))
复制代码

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)

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)

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)*2cs = 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)

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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Python matplotlib 绘制等高线图

前言

1. 等高线图概述

什么是等高线图？

等高线图常用场景

绘制等高线图步骤

案例展示

2. 等高线图属性

设置等高线颜色

设置等高线透明度：

设置等高线颜色级别

设置等高线宽度

设置等高线样式

3. 显示轮廓标签

4. 填充颜色

5. 添加颜色条说明

总结

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