matplotlib.pyplot.contour()函数采用3个输入数组X、Y和Z。数组X和Y指定点的x和y坐标，而Z指定感兴趣函数在点数。我知道np.meshgrid()可以轻松生成用作contour()参数的数组:X=np.arange(0,5,0.01)Y=np.arange(0,3,0.01)X_grid,Y_grid=np.meshgrid(X,Y)Z_grid=X_grid**2+Y_grid**2plt.contour(X_grid,Y_grid,Z_grid)#Worksfine这很好用。方便的是，这也很好用:plt.contour(X,Y,Z_grid)#Works
是否可以像下图那样使用对数刻度的颜色条级别？这是一些可以实现的示例代码:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.colorsimportLogNormdelta=0.025x=y=np.arange(0,3.01,delta)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=plt.mlab.bivariate_normal(X,Y,1.0,1.0,0.0,0.0)Z2=plt.mlab.bivariate_normal(X,Y,1.5,0.5,1,1)Z=1e6*(Z1*Z2)fig=plt.figure()ax
我有一个数据集如下(在Python中):importnumpyasnpA=np.array([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.2,0.2,0.05,0.1])B=np.array([0.9,0.7,0.5,0.3,0.1,0.2,0.1,0.15,0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9])C=np.array([0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.2,0.2,0.05,0.1,0.9,0.7,0.5,0.3,0.1,0.2,0.1,0.15,0])D=np.array
fit_line_contour_xld原型fit_line_contour_xld(Contours::Algorithm,MaxNumPoints,ClippingEndPoints,Iterations,ClippingFactor:RowBegin,ColBegin,RowEnd,ColEnd,Nr,Nc,Dist)功能根据XLD轮廓拟合直线参数列表Contours(input_object)：输入的XLD轮廓Algorithm(input_control)：直线拟合算法（‘drop’,‘gauss’,‘huber’,‘regression’,‘tukey’）MaxNumPoints(
我遇到了一个(希望如此)简单的问题。我的目标是绘制一条被数据(不仅仅是文本)打断的虚线。由于我只发现通过linestyle='dashed'创建了一条虚线，因此感谢任何帮助将数据放在虚线之间。类似的东西，关于标签，已经存在于Matplotlib中——正如我在thecontourlinedemo中看到的那样。.更新:questionlinkmentionedbyRichardincomments非常有帮助，但不像我在评论中提到的100%。目前，我是这样做的:line_string2='-10'+u"\u00b0"+"C"l,=ax1.plot(T_m10_X_Values,T_m10_Y
我遇到了一个(希望如此)简单的问题。我的目标是绘制一条被数据(不仅仅是文本)打断的虚线。由于我只发现通过linestyle='dashed'创建了一条虚线，因此感谢任何帮助将数据放在虚线之间。类似的东西，关于标签，已经存在于Matplotlib中——正如我在thecontourlinedemo中看到的那样。.更新:questionlinkmentionedbyRichardincomments非常有帮助，但不像我在评论中提到的100%。目前，我是这样做的:line_string2='-10'+u"\u00b0"+"C"l,=ax1.plot(T_m10_X_Values,T_m10_Y
我正在尝试查找(但不绘制!)某些数据的等高线:frompprintimportpprintimportmatplotlib.pyplotz=[[0.350087,0.0590954,0.002165],[0.144522,0.885409,0.378515],[0.027956,0.777996,0.602663],[0.138367,0.182499,0.460879],[0.357434,0.297271,0.587715]]cn=matplotlib.pyplot.contour(z)我知道cn包含我想要的轮廓线，但我似乎无法得到给他们。我已经尝试了几件事:printdir(cn
我正在尝试查找(但不绘制!)某些数据的等高线:frompprintimportpprintimportmatplotlib.pyplotz=[[0.350087,0.0590954,0.002165],[0.144522,0.885409,0.378515],[0.027956,0.777996,0.602663],[0.138367,0.182499,0.460879],[0.357434,0.297271,0.587715]]cn=matplotlib.pyplot.contour(z)我知道cn包含我想要的轮廓线，但我似乎无法得到给他们。我已经尝试了几件事:printdir(cn
我有一个宠物项目来创建map图像，我在地形高程的等高线图上绘制道路和其他东西。它旨在规划山地自行车路线(过去我手工制作了一些矢量图，它们非常适合可视化)。目前，我从此处下载GeoTIFF中的数字高程模型:http://www.ecologia.ufrgs.br/labgeo/arquivos/downloads/dados/SRTM/geotiff/rs.rar然后使用GDAL和Matplotlibcontourf函数创建绘图:fromosgeoimportgdalimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportcm
我有一个宠物项目来创建map图像，我在地形高程的等高线图上绘制道路和其他东西。它旨在规划山地自行车路线(过去我手工制作了一些矢量图，它们非常适合可视化)。目前，我从此处下载GeoTIFF中的数字高程模型:http://www.ecologia.ufrgs.br/labgeo/arquivos/downloads/dados/SRTM/geotiff/rs.rar然后使用GDAL和Matplotlibcontourf函数创建绘图:fromosgeoimportgdalimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportcm
