matplotlib.pyplot.tricontourf()函数 - 在非结构化的三角形网格上绘制轮廓

matplotlib.pyplot.tricontourf()函数

Matplotlib是Python中的一个库,它是NumPy库的数值-数学扩展。Pyplot是一个基于状态的Matplotlib模块接口,该模块提供了一个类似matlab的接口。

Matplotlib.pyplot.tricontourf ()

使用matplotlib库pyplot模块中的tricontourf()函数在非结构化的三角形网格上绘制轮廓。

语法:matplotlib.pyplot.tricontourf (\ * args, \ \ * kwargs)

参数:该方法接受如下参数说明:

  • x, y:这些参数是要绘制的数据的x和y坐标。
  • triangulation:这个参数是一个matplotlib.tri.Triangulation对象。
  • Z:这个参数是等高线的值数组,在三角剖分中每个点一个值。
  • **kwargs:这个参数是Text属性,用于控制标签的外观。

所有剩余的参数和kwargs与matplotlib.pyplot.plot()相同。

返回2个Line2D的列表,包含以下内容:

  • 画出三角形边的线。
  • 标记为三角形节点

注:只有tricontourf关键字参数是反走样的,这是一个bool启用反走样,用于轮廓上的非结构化三角形网格。

下面的例子演示了matplotlib.pyplot.tricontourf()函数在matplotlib.pyplot中的作用:

示例1

#Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.tri as mtri 
import numpy as np 
        
    
# Create triangulation. 
x = np.asarray([0, 1, 0, 3, 0.5, 1.5,
                2.5, 1, 2, 1.5]) 
y = np.asarray([0, 0, 0, 0, 1.0, 1.0, 
                1.0, 2, 2, 3.0]) 
  
triangles = [[0, 1, 4], [1, 5, 4], [2, 6, 5], 
             [4, 5, 7], [5, 6, 8], [5, 8, 7], 
             [7, 8, 9], [1, 2, 5], [2, 3, 6]] 
    
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles) 
z = np.cos(2.5 * x*x) + np.sin(2.5 * x*x) 
  
t = plt.tricontourf(triang, z)
  
plt.title('matplotlib.pyplot.tricontourf() Example\n',
          fontsize=14, fontweight='bold')
  
plt.show()

输出:

matplotlib.pyplot.tricontourf()函数

示例2

#Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.tri as tri 
import numpy as np 
  
      
n_angles = 60
n_radii = 10
min_radius = 0.35
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii) 
    
angles = np.linspace(0, np.pi, n_angles, endpoint = False) 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis = 1) 
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles 
    
x = (10 * radii * np.cos(angles)).flatten() 
y = (10 * radii * np.sin(angles)).flatten() 
z = (np.cos(4*(radii)**2) * np.sin((angles)**2)).flatten() 
    
triang = tri.Triangulation(x, y) 
    
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1), 
                         y[triang.triangles].mean(axis = 1)) 
                < min_radius) 
  
tcf = plt.tricontourf(triang, z)
  
plt.colorbar(tcf) 
plt.title('matplotlib.pyplot.tricontourf() Example\n',
          fontsize=14, fontweight='bold')
  
plt.show()

输出:

matplotlib.pyplot.tricontourf()函数

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