基于python,Matplotlib繪制函數(shù)的等高線與三維圖像

更新時間：2022年01月26日 17:22:01 作者：夏小悠??

這篇文章主要介紹了基于python,Matplotlib繪制函數(shù)的等高線與三維圖像,函數(shù)的等高線及其三維圖像的可視化方法,下面一起來學習具體內(nèi)容吧，需要的小伙伴可以參考一下

1. 網(wǎng)格點

在繪制曲線之前，先了解一下網(wǎng)格點的繪制。比如繪制一個3x3的網(wǎng)格，那么就需要9個坐標點：

(0,2)-----(1,2)-----(2,2)

(0,1)-----(1,1)-----(2,1)

(0,0)-----(1,0)-----(2,0)

將其x軸和y軸坐標分開表示：

# x軸:
[[0, 1, 2],
[0, 1, 2],?
[0, 1, 2]]
# y軸:
[[0, 0, 0],
[1, 1, 1],?
[2, 2, 2]]

在numpy中可以使用np.meshgrid()來生成網(wǎng)格點：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 10x10
x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=10)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=10)

# generate grid
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.plot(X, Y, marker='.', linestyle='')
plt.grid(True)
plt.show()

2. 等高線

繪制等高線需要的數(shù)據(jù)有點的坐標位置(x, y)以及坐標的高度z，高度z就是將坐標點(x, y)帶入函數(shù)f ( x , y ) f(x, y)f(x,y)中計算得到的，在matplotlib中可以使用plt.contour()來繪制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
f = X * np.exp(-X**2 - Y**2)

fig = plt.figure()
plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.ylim(-1.5, 1.5)

# draw
ax = plt.contour(X, Y, f, levels=10, cmap=plt.cm.cool)
# add label
plt.clabel(ax, inline=True)
# plt.savefig('img1.png')
plt.show()

# add color
plt.contourf(X, Y, f, levels=10, cmap=plt.cm.cool)
# plt.colorbar()
# plt.savefig('img1.png')
plt.show()

更多的api參數(shù)請參考官方文檔。

3. 三維圖像

函數(shù)的三維圖像的繪制需要的數(shù)據(jù)與等高線一樣，即坐標位置(x, y)以及坐標的高度z，在matplotlib中可以使用mpl_toolkits.mplot3d來繪制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
f = X * np.exp(-X**2 - Y**2)

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.ylim(-1.5, 1.5)

ax.plot_surface(X, Y, f, cmap=plt.cm.cool)
# plt.savefig('img1.png')
plt.show()