matplotlib 等高线的绘制 —— plt.contour 与 plt.contourf

contour：轮廓，等高线。

为等高线上注明等高线的含义：

cs = plt.contour(x, y, z)
plt.clabel(cs, inline=1, fontsize=10)

plt.contourf 与 plt.contour 区别：
- f：filled，也即对等高线间的填充区域进行填充（使用不同的颜色）；
- contourf：将不会再绘制等高线（显然不同的颜色分界就表示等高线本身），
增加 colorbar；
```
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('meters')
```
默认 colorbar 是竖直放置，通过 orientation 关键字参数，可将其设置为水平放置；
```
cb = plt.colorbar(orientation='horizontal')
```

1. 等高线绘制的步骤

等高线是三维图像在二维空间的投影。

首先准备三维函数及待投影平面的网格坐标

f(x,y)=sin⁡2(wx)sin⁡2(wy)exp⁡(x+yσ)f(x,y)=\sin^2(wx)\sin^2(wy)\exp(\frac{x+y}{\sigma}) f(x,y)=sin2(wx)sin2(wy)exp(σx+y)
```
def f(x, y, w=5, sigma=2):return np.sin(w*x)**2 * np.sin(w*y)**2 * np.exp((x+y)/sigma)
n = 256
x = np.linspace(0, 3, n)
y = np.linspace(0, 3, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
```

绘制等高线：

C = plt.contour(X, Y, f(X, Y),  8, colors='black')# 8代表等高线的密集程度，这里被分为10个部分。如果是0，则图像被一分为二。# 可以将其设置为 20观察变化；
# 等高线之间的颜色填充，可选
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap='gray_r')

添加高度与数字：

ptl.clabel(C, inline=True, fontsize=10)# inline=True，表示高度写在等高线上
# 关闭坐标轴
plt.xticks([])
plt.yticks([])

references

https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/3-3-contours/
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html

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