Matplotlib 绘制等高线图中标签方向的调整方法

在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib绘制等高线图，并调整等高线标签的方向，以便更好地展示数据和提高可读性。

绘制等高线图

等高线图是一种常见的数据可视化方式，通常用于显示二维数据的高度或密度分布。Matplotlib是一种流行的Python图形库，可用于绘制等高线图。

要绘制等高线图，我们首先需要构建一个包含数据的二维数组，并使用Matplotlib的“contour”函数将其传递给库。以下是一个简单的等高线图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Create some test data
delta = 0.025
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2

# Plot the contour
plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z)
plt.clabel(CS, inline=True, fontsize=10)
plt.title('Simple Contour')
plt.show()

该示例代码将生成一个简单的等高线图，并使用Matplotlib的“clabel”函数添加了线性标签。需要注意的是，标签的方向是水平的，与图形默认方向相同。

调整等高线标签方向

有时，如果等高线密度较高并且标签较长，则水平的标签可能过于密集，导致标签之间的重叠，从而使等高线难以阅读。此时，为了显示所有标签并提高可读性，我们可能需要更改标签的方向。

Matplotlib提供了一个“rotation”参数，可以用于更改等高线标签的方向。可以使用角度值指定旋转方向，正旋转方向为逆时针方向。以下是一个样例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Create some test data
delta = 0.025
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2

# Plot the contour with rotated label
plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z)
plt.clabel(CS, inline=True, fontsize=10, rotation=45)
plt.title('Simple Contour with Rotated Label')
plt.show()