Python可视化库matplotlib.pyplot里contour与contourf的区别

最新推荐文章于 2022-06-29 22:33:52 发布

那记忆微凉

最新推荐文章于 2022-06-29 22:33:52 发布

阅读量722

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BigData_Mining/article/details/103679518

Python 专栏收录该内容

54 篇文章

订阅专栏

本文探讨了使用Matplotlib库中的contour和contourf函数绘制三维等高线图的方法。contourf函数不仅绘制等高线，还填充等高线间的区域，这在展示分类模型结果时尤为有用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

contour和contourf都是画三维等高线图的，不同点在于contourf会对等高线间的区域进行填充，区别如下：

    import numpy as np  
    import matplotlib.pyplot as plt  
    from matplotlib.colors import ListedColormap  
    x=np.array([1,2])  
    y=np.array([1,2])  
    z=np.array([[1,2],[2,3]])  
    plt.xlim(1,2)  
    plt.ylim(1,2)  
    colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')  
    cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(z))])  
    plt.contourf(x,y,z,cmap=cmap)   ###  
    plt.show()

在这里插入图片描述 ```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
x=np.array([1,2])
y=np.array([1,2])
z=np.array([[1,2],[2,3]])
plt.xlim(1,2)
plt.ylim(1,2)
colors = (‘red’, ‘blue’, ‘lightgreen’, ‘gray’, ‘cyan’)
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(z))])
plt.contour(x,y,z,cmap=cmap) ###
plt.show()

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20191224105927722.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0JpZ0RhdGFfTWluaW5n,size_16,color_FFFFFF,t_70)无论contour还是contourf，都是绘制三维图，其中前两个参数x和y为两个等长一维数组，第三个参数z为二维数组（表示平面点xi,yi映射的函数值）。

正是由于contourf可以填充等高线之间的空隙颜色，呈现出区域的分划状，所以很多分类机器学习模型的可视化常会借助其展现