七、Matplotlib——Contours等高线图、Image图片

分手后的思念是犯贱 2023-08-17 16:28 109阅读 0赞

一、Contours等高线图

import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #计算高度的公式
    def compute_hight(x, y):
        return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)
    
    n = 256
    x = np.linspace(-3, 3, n)
    y = np.linspace(-3, 3, n)
    # 将 x 有 合并成网格
    X,Y = np.meshgrid(x, y)
    #
    # 8 表示将等高线图十份，0 为两份
    # cmap代表为color map，我们把color map映射成hot(热力图) hot  cool
    plt.contourf(X, Y, compute_hight(X, Y), 100, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot)# 填充等高线
    
    print("===========画出等高线=========")
    # 8 表示将等高线图十份，0 为两份
    C = plt.contour(X, Y, compute_hight(X, Y),8, colors='black',linewidth=.5)
    print("===========添加数字描述============")
    plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10, )
    #去掉横纵坐标的值
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    
    plt.show()

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#  #

# 二、 Image 图片 #

import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    '''
    这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。
    这里我们打印出的是纯粹的数字，而非自然图像。
     我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel。
    '''
    # image data,像素点
    a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134,
                  0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405,
                  0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3,3)
    
    # interpolation 边缘模糊？？
    # 我们之前选cmap的参数时用的是：cmap=plt.cmap.bone，而现在，我们可以直接用单引号传入参数。
    # origin='lower'代表的就是选择的原点的位置。upper
    plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower')
    # 下面我们添加一个colorbar（标注）
    # shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%, 默认和原图片长度一致
    plt.colorbar(shrink=.92)
    
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()

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