这是我几个月前提出的问题，现在仍在努力寻找解决方案。我的代码并排给我一个basemap和一个等高线图(但打印到文件只给出等高线图)，但我希望它们叠加。最好的解决方案是这里的https://gist.github.com/oblakeobjet/7546272但这并没有说明如何引入数据，在线从头学习时很难。在不累非常善良的人的情况下，我希望解决方案就像更改一行代码一样简单，并且有人可以提供帮助。我的代码#!/usr/bin/python#vim:setfileencoding=UTF8importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlib.mlabim

我正在尝试在极坐标中绘制散点图，等高线叠加到点云上。我知道如何使用numpy.histogram2d在笛卡尔坐标系中做到这一点:#Simplecase:scatterplotwithdensitycontoursincartesiancoordinatesimportmatplotlib.pyplotasplimportnumpyasnpnp.random.seed(2015)N=1000shift_value=-6.x1=np.random.randn(N)+shift_valuey1=np.random.randn(N)+shift_valuefig,ax=pl.subplots(

有人知道——在Matplotlib中——如何用半透明颜色制作好看的填充等高线图吗？如果向contourf()传递一个具有半透明颜色的颜色图，它会在填充区域之间产生小间隙:根据docs，这不是错误(“contourf()[...]不绘制多边形边”)。要绘制边缘，建议“通过调用contour()添加线条轮廓”。但这看起来也不太好，因为边缘变得太不透明了:您可以尝试使用contour()的linewidth参数，但这并没有太大帮助。有什么想法吗？这是重现问题的代码(我使用面向对象的API，但结果与pyplot相同):importmatplotlibimportnumpyasnpfrommat

我想使用Mayavi以与本页第三个图(氢电子云模型)完全相同的方式绘制3D等高线图:http://www.sethanil.com/python-for-reseach/5我有一组数据点，它们是使用我自己的模型创建的，我想使用这些数据点。数据点存储在多维numpy数组中，如下所示:XYZV=[[1,2,3,4],[6,7,8,9],...[4,5,6,7]]数据点不是均匀分布在XYZ空间中，也不是按任何特定顺序存储的。我认为该示例使用meshgrid来生成数据点——我查过这个但完全不明白。任何帮助将不胜感激？(来源:sethanil.com) 最佳答案

我有以下Pandas数据框:In[66]:hdf.size()Out[66]:ab00.0210040.11199030.21865790.34173490.42027230.51009060.6563860.760800.835960.923911.019631.117301.216631.316141.41309...1860.2150.390.4210.541870.230.3100.4220.5101880.0110.1190.2200.3130.470.550.61Length:4572,dtype:int64你看，a从0...188和b在每个组中从某个值到某个值。并且作为指

我有一个示例脚本来制作径向等高线图:importosimportmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmpl_toolkits.axisartist.floating_axesasfloating_axesfrommatplotlib.projectionsimportPolarAxesfrommpl_toolkits.axisartist.grid_finderimportFixedLocator,MaxNLocator,DictFormatterimportrandom#----------------------

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

contourplotdemo显示了如何绘制曲线并在其上绘制电平值，请参见下文。有没有一种方法可以对一个简单的线图做同样的事情，就像用下面的代码获得的那样？importmatplotlib.pyplotaspltx=[1.81,1.715,1.78,1.613,1.629,1.714,1.62,1.738,1.495,1.669,1.57,1.877,1.385]y=[0.924,0.915,0.914,0.91,0.909,0.905,0.905,0.893,0.886,0.881,0.873,0.873,0.844]#Thisisthestringthatshouldshowsom

我见过很多例子，但并不适用于我的情况。我想做的是为颜色栏设置一个简单的最小值和最大值。为图像cmap设置范围很容易，但这不会将相同范围应用于颜色条的最小值和最大值。下面的代码可以解释:triang=Triangulation(x,y)plt.tricontourf(triang,z,vmax=1.,vmin=0.)plt.colorbar()尽管cmap范围现在固定在0和1之间，但颜色条仍然固定在数据z的范围内。 最佳答案 Iproposeyouincorporateyouplotinafig并使用颜色条从此示例中获取灵感data=