16、Python数据可视化：密度、轮廓与相关定制

Python数据可视化：密度、轮廓与相关定制

1. 密度和轮廓图

在数据可视化中，有时需要在二维平面上展示三维数据，Matplotlib提供了一些有用的函数来完成这项任务，包括 plt.contour （轮廓图）、 plt.contourf （填充轮廓图）和 plt.imshow （显示图像）。

1.1 可视化三维函数

首先，我们定义一个函数 f(x, y) ：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')

def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

使用 plt.contour 创建标准的线轮廓图：

plt.contour(X, Y, Z, colors='black');

默认情况下，使用单一颜色时，负值用虚线表示，正值用实线表示。也可以通过 cmap 参数指定颜色