Matplotlib 等高线图覆盖

在本文中，我们将介绍如何使用 matplotlib 中的等高线图（contour plot）来创建具有多重覆盖（overlay）的图形。

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等高线图

等高线图是用于表示测量数据在二维平面上分布情况的常见可视化方式。等高线图显示的是具有相同值的测量点所形成的轮廓线。通常，等高线图用于显示连续的数据集，如高度、气压、温度和湿度等。

在 matplotlib 中，等高线图可使用 contour 函数进行绘制。其基本语法为：

plt.contour(X, Y, Z, levels)

其中：

• X 和 Y 表示二维数据中每个数据点的横纵坐标值；
• Z 表示在各个坐标点上相应的测量值；
• levels 用于指定绘制轮廓线的数值。

例如，以下代码绘制了一个简单的等高线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
y = np.linspace(0, np.pi, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

plt.contour(X, Y, Z, levels=20)
plt.show()

该代码生成了一个包含二十条轮廓线的等高线图

轮廓线覆盖

当我们需要在同一张图中绘制多个等高线图时，可以使用轮廓线覆盖的方式进行绘制。要使用轮廓线覆盖，我们需要先将轮廓线进行绘制，再将不同的图形叠加在一起。

以下代码示例演示了如何使用轮廓线覆盖来绘制两个不同的等高线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = np.linspace(0, np.pi, 100)
y = np.linspace(0, np.pi, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = f(X, Y)
Z2 = f(X, Y) * 2

# 绘制轮廓线
levels = np.linspace(-2, 2, 10)
plt.contour(X, Y, Z1, levels, colors="red")
plt.contour(X, Y, Z2, levels, colors="blue")

# 添加其他图形
plt.plot([0, np.pi], [0, np.pi], color="black", linewidth=3)

plt.show()

该代码生成了一个带有两个覆盖的等高线图

在此示例中，我们首先分别绘制了两个等高线图，并且选择相同的轮廓线数值进行绘制。绘制完成后，我们添加了一条黑色的直线以突显图形间的关系。

总结

在本文中，我们介绍了 matplotlib 中的等高线图如何绘制及如何使用轮廓线覆盖来绘制具有多重覆盖的图形。在实际的数据分析和可视化中，等高线图经常被用于表示连续的二维数据集，而使用轮廓线覆盖会使图形更具表现力。我们希望本文对您有所启发，如果在使用 matplotlib 绘制多重覆盖等高线图时遇到了问题，可以参考本文中提供的代码和示例进行调试，并尝试不同的参数和数值组合以便更好地理解其绘制原理和特点。