Matplotlib绘制等高线

PlHtml

于 2023-09-20 18:10:58 发布

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文章标签： matplotlib 机器学习-深度学习

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本文介绍了如何利用Python的Matplotlib库绘制等高线图，详细讲解了从导入库、创建数据到调用函数绘制图形的过程，并提供了源代码示例。通过等高线图，可以清晰地展示二维数据的分布情况，适用于机器学习和深度学习中的数据可视化。

Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库，它提供了各种绘图函数和工具，可以创建各种类型的图形，包括等高线图。等高线图是一种常用的二维数据可视化方法，用于表示具有相同值的数据点的轮廓线。

下面我将为您展示如何使用Matplotlib库绘制等高线图，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要创建一些数据用于绘制等高线图。在这个示例中，我们将使用NumPy库生成一个二维数组作为数据源。您可以根据需要修改这些数据来适应您自己的应用场景。

# 生成数据
x = np.linspace(

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Python等高线图的绘制（Matplotlib篇-11）

侯小啾技术博客

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Python绘制等高线图（Matplotlib篇-11）`contourf()`是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制填充的等高线图。它可以用来可视化二维数据集的连续变化，并将不同数值的区域填充为不同的颜色。

Matplotlib---等高线图

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函数用于根据给定的两个一维数组（或者多维数组）生成一个二维坐标网格。等高线图：也称水平图，是一种在二维平面上显示 3D 图像的方法。函数用于绘制填充的等高线图。等高线图是一种显示三维曲面的方。函数还可以接受一系列可选的参数，用于控制等高线的外观，例如。函数用于生成一组等间距的数字。法，通过使用等高线来表示不同高度的区域。函数可以生成一个二维坐标网格。在Matplotlib库中，

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前言我们在往期对matplotlib.pyplot()方法学习，到现在我们已经会绘制折线图、柱状图、散点等常规的图表啦（往期的内容如下，大家可以方便查看往期内容） python入门到进阶，爬虫数据分析全套资料分享讲解 (#1) 这么详细的Python matplotlib底层原理浅析_ 这么详细的Python matplotlib 绘制图形还不赶紧收藏_ 超详细的Python matplotlib 绘制直方图赶紧收藏_ 超详细的Python matplotlib

matplotlib之等高线图

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等高线也是一种在二维平面上显示 3D 图像的方法。等高线有时也被称为 “Z 切片”，如果您想要查看因变量 Z 与自变量 X、Y 之间的函数图像变化（即 Z=f(X,Y)），那么采用等高线图最为直观.

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Matplotlib绘制等高线图

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硬肝！超详细matplotlib基础介绍！！！

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Matplotlib 中等高线图(contour)的绘制今天学习了matplotlib中的高线图的绘制，下面分享一下Matplotlib 中等高线图(contour)的绘制的步骤：数据初始化 # 数据初始化 import matplotlib import numpy as np import matplotlib.cm as cm import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

python matplotlib contour画等高线图

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文章目录六、密度图与等高线图三维函数的可视化1. 用等高线图可视化三维数据2. 用彩色等高线可视化三维数据3. 带填充色的三维数据可视化4. 重新渲染三维数据彩色图5. 在彩色图上加上带数据标签的等高线 [ Matplotlib version: 3.1.3 ] 六、密度图与等高线图在二维图上用等高线图或者彩色图来表示三维数据是个不错的方法。 Matplotlib提供三个函数来解决这个问题：用plt.contour画等高线图用plt.contourf画带有填充色的等高线图（filled cont

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等高线大家都不陌生，这个词来源对地势地貌的描述。在机器学习的随机梯度下降中涉及了等高线图用以形象的描述每次迭代的步距、方向等，这也正是它的用武之地。仅仅学习其中的皮毛。君子性非异也，善假于物也 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义高度函数 def height(x, y): return (1-x/2+x**5+...

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Matplotlib等高线图 等高线图（也称“水平图”）是一种在二维平面上显示 3D 图像的方法。等高线有时也被称为 “Z 切片”，如果您想要查看因变量 Z 与自变量 X、Y 之间的函数图像变化（即 Z=f(X,Y)），那么采用等高线图最为直观。自变量 X 和 Y 需要被限制在矩形网格内，您可以将 x 、y 数组作为参数传递给 numpy.meshgrid() 函数来构建一个网格点矩阵。 Matplotlib API 提供了绘制等高线（contour）与填充等高线（ contourf）的函数。这两个函数都