如何基于python和Matplotlib绘制函数的等高线与三维图像

这篇文章主要介绍了如何基于python和Matplotlib绘制函数的等高线与三维图像，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

本例绘制的函数为：

1. 网格点

  在绘制曲线之前，先了解一下网格点的绘制。比如绘制一个3x3的网格，那么就需要9个坐标点：

(0,2)-----(1,2)-----(2,2)

(0,1)-----(1,1)-----(2,1)

(0,0)-----(1,0)-----(2,0)

  将其x轴和y轴坐标分开表示：

# x轴:[[0, 1, 2],[0, 1, 2], [0, 1, 2]]# y轴:[[0, 0, 0],[1, 1, 1], [2, 2, 2]]

  在numpy中可以使用np.meshgrid()来生成网格点：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 10x10x = np.linspace(-1.5, 1.5, num=10)y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=10)# generate gridX, Y = np.meshgrid(x, y)plt.plot(X, Y, marker='.', linestyle='')plt.grid(True)plt.show()

2. 等高线

  绘制等高线需要的数据有点的坐标位置(x, y)以及坐标的高度z，高度z就是将坐标点(x, y)带入函数f ( x , y ) f(x, y)f(x,y)中计算得到的，在matplotlib中可以使用plt.contour()来绘制：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)X, Y = np.meshgrid(x, y)f = X * np.exp(-X**2 - Y**2)fig = plt.figure()plt.xlim(-1.5, 1.5)plt.ylim(-1.5, 1.5)# drawax = plt.contour(X, Y, f, levels=10, cmap=plt.cm.cool)# add labelplt.clabel(ax, inline=True)# plt.savefig('img1.png')plt.show()

# add colorplt.contourf(X, Y, f, levels=10, cmap=plt.cm.cool)# plt.colorbar()# plt.savefig('img1.png')plt.show()

 更多的api参数请参考官方文档。

3. 三维图像

  函数的三维图像的绘制需要的数据与等高线一样，即坐标位置(x, y)以及坐标的高度z，在matplotlib中可以使用mpl_toolkits.mplot3d来绘制：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)y = np.linspace(-1.5, 1.5, num=100)X, Y = np.meshgrid(x, y)f = X * np.exp(-X**2 - Y**2)fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)plt.xlim(-1.5, 1.5)plt.ylim(-1.5, 1.5)ax.plot_surface(X, Y, f, cmap=plt.cm.cool)# plt.savefig('img1.png')plt.show()

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