256x=np.linspace(-3,3,n)y=np.linspace(-3,3,n)X,Y=np.meshgrid(x,y) #把X，Y传入网格中,X.shape=nn,Y.shape=nnuse plt.contourf
plt.contourf() plt.contourf()用于绘制等高线填充图。它可以根据数据的值来为不同区域着色，并在图表上显示出这些颜色区域之间的边界。...让我们详细解释一下plt.contourf()函数的具体用法： plt.contourf(X, Y, Z) X：表示 x 坐标点的二维数组或网格矩阵。...通过传递以上参数给plt.contourf()函数，我们可以生成一个由等高线填充区域组成的图表。其中每个填充区域都代表了相应坐标点处属性数值所在范围内部分。...通过使用plt.contourf()函数，您可以以视觉方式展示二维数据的分布情况，并更好地理解和呈现数据。 总结 总体而言，整个可视化原理也比较清晰明了。...通过plt.contourf对网格点的每一个预测结果作为其属性画不同颜色等高线实现决策边界的绘制。
可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar(); 1.3...Filled Contour 有时候按照不同的颜色展示Contour是不够的，plt.contourf()函数可以为Contour填充颜色。...plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar(); 图中黑色区域是"Peaks"，红色区域是“Valleys”。
有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...通过使用plt.contourf()函数（注意末尾的f），我们可以切换到填充的等高线图来改变它，它使用与plt.contour()大致相同的语法。。...另外，我们将添加一个plt.colorbar()命令，它会自动创建一个附加轴，带有绘图的标记的颜色信息： plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar..., 0, 5], origin='lower', cmap='RdGy', alpha=0.5) plt.colorbar(); 这三个函数的组合 – plt.contour，plt.contourf
) #[-3,3]，共256个点 y=np.linspace(-3,3,n) 第3步：将等差数列绑定为网格的形式 X,Y=np.meshgrid(x,y) 第4步：等高划分并填色 #等高划分并着色 plt.contourf...起点为3，终点为3，n为步长，如果n=1，则返回array([ -3., -2., -1., 0., 1., 2., 3.]) 4. contourf() plt.contourf
model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # draw the classification boundary plt.contourf...model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # draw the classification boundary plt.contourf...model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape)# draw the classification boundary plt.contourf
terrain), levels=levels, colors="black", transform=crs.PlateCarree()) plt.contourf...), to_np(slp), levels=levels, colors="black", transform=crs.PlateCarree()) plt.contourf...to_np(slp_quad), levels=levels, colors="black", transform=crs.PlateCarree()) plt.contourf...colors="black", transform=crs.PlateCarree()) plt.contourf...fontsize=10, fmt="%i") levels = [25, 30, 35, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120] wspd_contours = plt.contourf
np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01)) plt.contourf...np.arange(start = X_set[:, 1].min() - 1, stop = X_set[:, 1].max() + 1, step = 0.01)) plt.contourf
= np.linspace(-0.1, 1.1, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.figure() # 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分 plt.contourf...y = np.linspace(-1, 1.1, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.figure() # 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分 plt.contourf
np.linspace(start, stop, n_values) X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals) Z = np.sqrt(0.1*X**2 + 2*Y**2) plt.contourf...np.linspace(start, stop, n_values) X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals) Z = np.sqrt(0.1*X**2 + 2*Y**2) plt.contourf...np.linspace(start, stop, n_values) X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals) Z = np.sqrt(0.1*X**2 + 2*Y**2) plt.contourf...np.linspace(start, stop, n_values) X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals) Z = np.sqrt(0.1*X**2 + 2*Y**2) plt.contourf...np.linspace(start, stop, n_values) X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals) Z = np.sqrt(0.1*X**2 + 2*Y**2) plt.contourf
X_plot) Z = Z.reshape(xx.shape) ## Code of plotting plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.subplot(121) plt.contourf...X_plot) Z = Z.reshape(xx.shape) ## Code for plotting plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.subplot(121) plt.contourf...= Z.reshape(xx.shape) ## Code for creating plots plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.subplot(121) plt.contourf...Z.reshape(xx.shape) ## Code for creating the graph plt.figure(figsize=(15, 5)) plt.subplot(121) plt.contourf
ListedColormap的说明 #cm.register_cmap(name='dbzcmap', cmap=cmap3) levels = [0,0.1,10,25,50,100,250] #contours = plt.contourf...(lon, lat, rain,levels=levels,extend='both',cmap='Accent',transform=ccrs.PlateCarree()) contours = plt.contourf
X,Y = np.meshgrid(x,y) #use plt.contourf to filling contours #X Y and value for (X,Y) point #这里的8就是说明等高线分成多少个部分...，如果是0则分成2半 #则8是分成10半 #cmap找对应的颜色，如果高=0就找0对应的颜色值， plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha = .75,cmap = plt.cm.hot
start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01) #把x，y绑定为网格的形式 X1,X2=np. meshgrid(x,y) plt.contourf...start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01) #把x，y绑定为网格的形式 X1,X2=np. meshgrid(x,y) plt.contourf
X = np.arange(0, 21) Y = np.arange(0, 21) X, Y = np.meshgrid(X, Y) levels = range(-5, 6, 1) CS = plt.contourf
(-x**2-y**2) n = 256 x = np.linspace(-3,3,n) y = np.linspace(-3,3,n) X,Y = np.meshgrid(x,y) # use plt.contourf...to filling fontous plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot) # use plt.contour to add contour
,False,True],linewidth=0.5,color='red',dashes=[1,4],size=14) lonproj, latproj = proj(llon, llat) c1=plt.contourf...interest (where to draw the contours) isobars = [0,200,500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,5000] c1=plt.contourf
y_predict.reshape(x0.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A', 'black', '#90CAF9']) plt.contourf...y_predict.reshape(x0.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A', 'black', '#90CAF9']) plt.contourf...y_predict.reshape(x0.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A', 'black', '#90CAF9']) plt.contourf...y_predict.reshape(x0.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A', 'black', '#90CAF9']) plt.contourf
np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分 plt.contourf
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