pythonmatplotlibcontour 画等⾼线图
#导⼊模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#建⽴步长为0.01，即每隔0.01取⼀个点
step = 0.01
x = np.arange(-10,10,step)
y = np.arange(-10,10,step)
#也可以⽤x = np.linspace(-10,10,100)表⽰从-10到10，分100份
#将原始数据变成⽹格数据形式
X,Y = np.meshgrid(x,y)
#写⼊函数，z 是⼤写
Z = X**2+Y**2
#设置打开画布⼤⼩，长10，宽6
#plt.figure(figsize=(10,6))
#填充颜⾊，f 即filled
#画等⾼线
plt.show()
结果如下
颜⾊越深表⽰值越⼩，中间的⿊⾊表⽰z=0.
当然，也可以不要颜⾊填充，并只希望输出z=20和z=40两条线，则在上⾯代码的基础上，将urf去掉，并：
函数画图
以z=x2+y2为例
z =x 2+y 2z =x 2+y 2z =x +2y 2#只画z=20和40的线，并将颜⾊设置为⿊⾊
contour = ur(X,Y,Z,[20,40],colors='k')
#等⾼线上标明z （即⾼度）的值，字体⼤⼩是10，颜⾊分别是⿊⾊和红⾊
plt.clabel(contour,fontsize=10,colors=('k','r'))linspace numpy
结果如下：
默认是保留3个⼩数，可以如下保留四位
以下，我将⼀些常⽤的功能补充全代码，如下：
#导⼊模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#建⽴步长为0.01，即每隔0.01取⼀个点
step = 0.01
x = np.arange(-10,10,step)
y = np.arange(-10,10,step)
#也可以⽤x = np.linspace(-10,10,100)表⽰从-10到10，分100份
#将原始数据变成⽹格数据形式
X,Y = np.meshgrid(x,y)
#写⼊函数，z 是⼤写，这⾥我让中间的0是最⼤，加了⼀个负号
Z = -(X**2+Y**2)
#填充颜⾊，f 即filled,6表⽰将三⾊分成三层，cmap 那⼉是放置颜⾊格式，hot 表⽰热温图（红黄渐变）
#更多颜⾊图参考：blog.csdn/mr_cat123/article/details/80709099
#颜⾊集，6层颜⾊，默认的情况不⽤写颜⾊层数,
cset = urf(X,Y,Z,6,hot)
#or cmap='hot'
#画出8条线，并将颜⾊设置为⿊⾊
contour = ur(X,Y,Z,8,colors='k')
#等⾼线上标明z （即⾼度）的值，字体⼤⼩是10，颜⾊分别是⿊⾊和红⾊
plt.clabel(contour,fontsize=10,colors='k')
#去掉坐标轴刻度
#icks(())
#icks(())
#设置颜⾊条，（显⽰在图⽚右边）
#显⽰plt.show()颜⾊取反
plt.clabel(contour,fontsize=10,colors=('k','r'),fmt='%.4f')
上⾯展⽰的是值越⼤越⽩，如果想要让红⾊在内，则只要在颜⾊名称后加_r即可。其他颜⾊映射也是如此cmap='hor_r'
数据画图
如果是已经有第三维（即⾼）的数据，那么可以通过数据来画图
这⾥先对id作⼀个解释：
可以看到建⽴了⼀个⼆维平⾯，详细见：
⽐如有：
z = x**2 + y
⽽z是已经获得的数据，那么如何通过数据将z看成⾼呢？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
z_list = []
for y in range(3):
for x in range(3):
z = x**2+y
z_list.append(z)    #获得z的数据
z = z_list
x = np.linspace(0,2,3)
y = np.linspace(0,2,3)
[X,Y] = np.meshgrid(x,y)  #⽣成X,Y画布，X,Y都是3*3
#因为z是⼀维，所以要变成3*3
z = np.mat(z)
z = np.array(z)
z.shape = (3,3)
#画图（建议⼀定要查看X,Y,z是不是⼀⼀对应了）
plt.figure(figsize=(10,6))
这⾥输出X,Y和z如下，已经⼀⼀对应。
当x=0,y=0，则z=0
当x=0,y=1，则z=1
当x=0,y=2，则z=2
…
…
注意：我上⾯是⽤的先for y in xxx，再for x in xxx。
另外，也可以输出x，和y统⼀操作⽽不需要再写，也不需要⽤meshgrid函数如下：
x = np.linspace(xxx)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
z_list = []
x_list = []
y_list = []
for x in range(3):
for y in range(3):
z = x**2+y
z_list.append(z)
x_list.append(x)
y_list.append(y)
x,y,z = x_list,y_list,z_list
#对x操作
x = np.array(x)  #将list变成array
x.shape = (3,3)  #重新分成3*3的array
x = np.mat(x).T  #变成矩阵并转置，因为array没有转置
#对y操作
y = np.array(y)
y.shape = (3,3)
y = np.mat(y).T
#对z操作
z = np.array(z)
z.shape = (3,3)
z = np.mat(z).T
#画图
plt.figure(figsize=(6,4))
选择性画图
如果我只想画出等⾼线某些部分的线，⽐如想画⾼为0.00221，和0.00223的线，那么可以使⽤下⾯命令contour = ur(X,Y,Z,[0.00221,0.00223],colors='k')

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