等高线标签演示
说明一些可以用等高线的标签做的更高级的东西。
另请参见轮廓演示示例。
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| import matplotlib import numpy as np import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.pyplot as plt
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定义我们的外观
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| delta = 0.025 x = np.arange(-3.0, 3.0, delta) y = np.arange(-2.0, 2.0, 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
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使用创造性的浮动类制作等高线的标签,遵循曼纽尔·梅茨的建议。
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class nf(float): def __repr__(self): str = '%.1f' % (self.__float__(),) if str[-1] == '0': return '%.0f' % self.__float__() else: return '%.1f' % self.__float__()
fig, ax = plt.subplots() CS = ax.contour(X, Y, Z)
CS.levels = [nf(val) for val in CS.levels]
if plt.rcParams["text.usetex"]: fmt = r'%r \%%' else: fmt = '%r %%'
ax.clabel(CS, CS.levels, inline=True, fmt=fmt, fontsize=10)
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使用字典用任意字符串标记等高线
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| fig1, ax1 = plt.subplots()
CS1 = ax1.contour(X, Y, Z)
fmt = {} strs = ['first', 'second', 'third', 'fourth', 'fifth', 'sixth', 'seventh'] for l, s in zip(CS1.levels, strs): fmt[l] = s
ax1.clabel(CS1, CS1.levels[::2], inline=True, fmt=fmt, fontsize=10)
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使用Formatter来格式化
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| fig2, ax2 = plt.subplots()
CS2 = ax2.contour(X, Y, 100**Z, locator=plt.LogLocator()) fmt = ticker.LogFormatterMathtext() fmt.create_dummy_axis() ax2.clabel(CS2, CS2.levels, fmt=fmt) ax2.set_title("$100^Z$")
plt.show()
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参考
本例中显示了以下函数、方法和类的使用:
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| matplotlib.axes.Axes.contour matplotlib.pyplot.contour matplotlib.axes.Axes.clabel matplotlib.pyplot.clabel matplotlib.ticker.LogFormatterMathtext matplotlib.ticker.TickHelper.create_dummy_axis
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下载这个示例