meshgrid()+plt.contourf()用法

这次在matplotlib画图时遇到了这两个函数，感觉有必要看看怎么用，就自己尝试找找文档稍微记一下关键使用

np.meshgrid()

numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing=‘xy’)

该函数将坐标向量（coordinate vector）转化为坐标矩阵（coordinate matrices）

*xi：这是一个参数序列，x1,x2,…,xn，每一个x都是一个坐标向量
returns:X1,X2,X3,…,Xn:ndarray
直接看解释真的不是很理解，直接看用法吧！

使用案例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(-10,10,100)
y=np.linspace(-25,10,100)
X,Y=np.meshgrid(x,y)

X=array([[-10.       ,  -9.7979798,  -9.5959596, ...,   9.5959596,9.7979798,  10.       ],[-10.       ,  -9.7979798,  -9.5959596, ...,   9.5959596,9.7979798,  10.       ],[-10.       ,  -9.7979798,  -9.5959596, ...,   9.5959596,9.7979798,  10.       ],...,[-10.       ,  -9.7979798,  -9.5959596, ...,   9.5959596,9.7979798,  10.       ],[-10.       ,  -9.7979798,  -9.5959596, ...,   9.5959596,9.7979798,  10.       ],[-10.       ,  -9.7979798,  -9.5959596, ...,   9.5959596,9.7979798,  10.       ]])

Y=array([[-25.        , -25.        , -25.        , ..., -25.        ,-25.        , -25.        ],[-24.64646465, -24.64646465, -24.64646465, ..., -24.64646465,-24.64646465, -24.64646465],[-24.29292929, -24.29292929, -24.29292929, ..., -24.29292929,-24.29292929, -24.29292929],...,[  9.29292929,   9.29292929,   9.29292929, ...,   9.29292929,9.29292929,   9.29292929],[  9.64646465,   9.64646465,   9.64646465, ...,   9.64646465,9.64646465,   9.64646465],[ 10.        ,  10.        ,  10.        , ...,  10.        ,10.        ,  10.        ]])

X,Y=np.meshgrid(x,y,sparse=True)

X=array([[-10.        ,  -9.7979798 ,  -9.5959596 ,  -9.39393939,-9.19191919,  -8.98989899,  -8.78787879,  -8.58585859,-8.38383838,  -8.18181818,  -7.97979798,  -7.77777778,-7.57575758,  -7.37373737,  -7.17171717,  -6.96969697,-6.76767677,  -6.56565657,  -6.36363636,  -6.16161616,-5.95959596,  -5.75757576,  -5.55555556,  -5.35353535,-5.15151515,  -4.94949495,  -4.74747475,  -4.54545455,-4.34343434,  -4.14141414,  -3.93939394,  -3.73737374,-3.53535354,  -3.33333333,  -3.13131313,  -2.92929293,-2.72727273,  -2.52525253,  -2.32323232,  -2.12121212,-1.91919192,  -1.71717172,  -1.51515152,  -1.31313131,-1.11111111,  -0.90909091,  -0.70707071,  -0.50505051,-0.3030303 ,  -0.1010101 ,   0.1010101 ,   0.3030303 ,0.50505051,   0.70707071,   0.90909091,   1.11111111,1.31313131,   1.51515152,   1.71717172,   1.91919192,2.12121212,   2.32323232,   2.52525253,   2.72727273,2.92929293,   3.13131313,   3.33333333,   3.53535354,3.73737374,   3.93939394,   4.14141414,   4.34343434,4.54545455,   4.74747475,   4.94949495,   5.15151515,5.35353535,   5.55555556,   5.75757576,   5.95959596,6.16161616,   6.36363636,   6.56565657,   6.76767677,6.96969697,   7.17171717,   7.37373737,   7.57575758,7.77777778,   7.97979798,   8.18181818,   8.38383838,8.58585859,   8.78787879,   8.98989899,   9.19191919,9.39393939,   9.5959596 ,   9.7979798 ,  10.        ]])

总结

参数是给定的坐标向量（array like），这是唯一的必须参数；
对应的坐标矩阵是对应向量的集合。如果是二维，X每一行都是一个coordinate vector，总行数与y的dimension相等，Y的每一列都是一个向量，每一行都是相等的数，总列数等于x的dimension。（完全想象生成的X，Y最终可以组合成一个网格，不必纠结于具体的内容）

plt.contourf()

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

contour 和 contourf 分别绘制轮廓线和填充轮廓。除注明外，两个版本的函数签名和返回值相同.

X，Y:可选参数，利用meshgrid（）生成，形状与Z相同；X，Y都必须是单调排序；如果未给出该参数，则假定为整数索引，X=range(N)，Y=range（M）
Z:(M,N)，array-like的矩阵，对应坐标点的高度值，颜色映射由cmap、norm、vmin和vmax决定
cmap:str或色彩映射表，默认为“viridis";如果设置了‘color’参数，自动忽略该参数。

用例

Z=X/8+Y*0.2
plt.contourf(X,Y,Z)
plt.show()

第一次遇见相关问题，暂时记录这些，之后相关继续补上。

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