import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义等高线高度函数 def f(x, y): return (1 - x / 2 +...定义x, y x = 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(X, Y, f(X, Y), 8, alpha = 0.75, cmap = plt.cm.RdBu) # 绘制等高线 C = plt.contour...(X, Y, f(X, Y),8, colors = 'black', linewidth = 0.5) # 绘制等高线数据 plt.clabel(C, inline = True, fontsize
等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。...等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。...流式等高线图 流式等高线图与流式散点图相似，一张流式等高线图也能同时显示两个通道的信息，所不同的是，它借助地理等高线图的形式。...流式等高线图借助地理等高线图表示细胞的密集程度，流式等高线图的环线代表的是细胞密度相同的区域，所以，环线聚集越多的地方表示此区域细胞密度变化越快，细胞最稀疏的地方还是用散点表示，环线的中央区域代表细胞聚集的中心...下图显示的是正常C57小鼠脾脏淋巴细胞分群的流式等高线图。 单细胞等高线图 其实单细胞数据也可利用等高线图来做展示，今天小编就来给大家演示一下。
01 利用【重分类】工具 将DEM转为等高线 利用【重分类】工具对DEM数据进行处理，以固定区间进行分级，这里下载的区域处于平原地带，故设置区间为每10米为1级。...工具位置：【转换工具】→【由栅格转出】→【栅格转折线】 02 使用【等值线】工具 将DEM转为等高线 直接使用【等值线】工具，对原始DEM数据进行处理。...03 使用【地形转栅格】工具 将等高线转为DEM 使用【地形转栅格】工具，对等高线数据进行处理。
简介 等高线图（contour map） 是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。...z <- as.matrix(read.table("等高线.txt",header=TRUE)) colnames(z) <- seq(1,ncol(z),by=1) #列名设置 max_z <- max...添加等高线 使用geom_contour()在上图基础上添加等高线，同一轮廓上的数值相同。...添加等高线的具体数值 在上面的图基础上，利用directlabels包的direct.label()添加等高线的具体数值，从而不需要颜色映射的图例，同一轮廓上的数值相同。...作用：在二维屏幕上，等高线可以有效地表达相同数值的区域，揭示走势和陡峭程度及两者之间的关系，寻找坡、峰、谷等形状。
之前看到师妹画的一张图很好看，是等高线图和密度图的组合。 今天自己模仿了一下，幸得师妹提名：云朵图。 不同分组的点用类似于等高线图的形式呈现，点越密颜色越深。 上侧和右侧为点的密度分布图。
文章目录 一、绘制网格 + 等高线 1、meshc 函数 2、代码示例 二、绘制平面 + 等高线 1、surfc 函数 2、代码示例 一、绘制网格 + 等高线 ---- 1、meshc 函数 meshc...mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html meshc 函数的作用是 mesh 函数 + contour 函数的 综合效果 , 在绘制平面网格的同时 , 在下方绘制等高线...; 参考 【MATLAB】三维图形绘制 ( 三维平面图 | 二维网格 | meshgrid 函数 | 绘制网格 | mesh 函授 | 绘制平面 | surf 函数 | 绘制等高线 | contour...meshc(X, Y, Z); grid on; 执行效果 : 二、绘制平面 + 等高线 ---- 1、surfc 函数 surfc 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn...( 三维平面图 | 二维网格 | meshgrid 函数 | 绘制网格 | mesh 函授 | 绘制平面 | surf 函数 | 绘制等高线 | contour 函数 ) 博客 ; 2、代码示例 代码示例
import numpy as npimport matplotlibmatplotlib.use(“TkAgg”)import matplotlib.pypl...
8.7 密度和等高线图 原文：Density and Contour Plots 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data...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。...x和y值表示图上的位置，z值将由等高线水平表示。...这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。...最后，有时可以将等高线图和图像绘图组合起来。
这图好熟悉，我记得Pro里面有个样式，没错就是叠纸，应该可以做出这个效果，可以在这里下载哦
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.tri as tri import numpy as np ...
引言 Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。...概要 1、掌握Matplotlib中的等高线图画法； 2、掌握Matplotlib中的图像显示用法； 等高线图 等高线图是一种常见的图的类型。 它指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。...把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。...在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。 今天我们要学习的图例为： ?...接下来就是使用画等高线图的三个函数coutourf，contour以及clabel函数： coutourf函数负责填充颜色，其中数字8为等高线的密集程度；alpha为透明度；cmap为颜色风格，它会根据
.^2); % 计算函数值，zz也是21x21的矩阵 surf(xx, yy, zz); % 画出立体曲面图 colorbar; Matlab中绘制等高线：contour >> contour(...xx,yy,zz) >> colorbar 网状图与等高线同时绘制：surfc >> surfc(xx,yy,zz) >> colorbar 以上代码在octave-3.6.4-gcc4.6.2
def delta_grad(x, y): g = grad(x, y) alpha = 0.002 delta = alpha * g return delta # ----- 绘制等高线..., 8是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 5, alpha=0, cmap=plt.cm.hot) # 绘制等高线 C = plt.contour(X, Y, f...(X, Y), 8, locator=ticker.LogLocator(), colors='black', linewidth=0.01) # 绘制等高线数据 plt.clabel(C, inline..., 8是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 5, alpha=0, cmap=plt.cm.hot) # 绘制等高线 C = plt.contour(X, Y, f...) plt.ylabel('y') plt.title('Newton\'s Method for Rosenbrock Function') plt.legend() plt.show() 以上这篇python
Matplotlib 是 Python数据科学生态系统中非常重要的一个 Python库，是 Python可视化中使用最多，同时其他许多可视化库也是在这个基础上衍生或延展而来的。...从下面这张图，可以看出 Matplotlib 在 Python可视化生态系统中的强大之处。 ? 因此，熟练使用 Matplotlib 也是进阶 Python数据分析的必由之路。...这里给大家分享下国外一位大神写的 Python入门到进阶的内容，有差不多 100张图，很好的阐述了 Matplotlib 的基本用法。...在极坐标图中创建条形图 等高线图 效果如下图所示： ?...2D等高线图 等等…… 以上展示出来的案例，以及更多的 Matplotlib 绘图案例，在整理好的文件中均包含了完整的代码，大家可以免费来获取。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy import ma from mat...
0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计...下面先初步看下L1和L2正则化项取值的图型，假定模型的主要两个权重参数分别为w1和w2，分别在Jupyter Notebook中写python代码模拟取值。...L1正则化项取值的等高线图带有高度的图 ? L2正则化项取值的等高线图，两个坐标轴：w1，w2 ? L2正则化项取值的等高线图带有高度的图 ?...4 L2如何做到防止过拟合 从第二节的介绍中我们可以看到L2正则化的等高线是个圆形。...可以设想一下对于一个线性回归方程，若参数很大（这个在之前的推送中：机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析，机器学习线性回归：谈谈多重共线性问题及相关算法，多次看到OLS得到的权重参数会很大
如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。...当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂直等高线走），从而导致需要迭代很多次才能收敛； ?...而右图对两个原始特征进行了归一化，其对应的等高线显得很圆，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。...#####python代码： def Normalization(x): return [(float(i)-min(x))/float(max(x)-min(x)) for i in x]...python代码： from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array([[ 1., -1., 2.],
以时下最流行的Python语言为工具，对图像处理技术的具体操作进行详细讲述，上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用，包括读取图像，转换灰度图像，创建缩略图，裁剪图像区域，调整尺寸和旋转...【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理 ?...Matplotlib基本的图像操作和处理 Python中有好多工具包应用于图像处理当中，本章作为入门章节，首先来介绍Python中最基本的几个工具包，也希望读者可以在之后自行练习。...其中contour()本应用于设置等高线，用法为： contour(Z) ：绘制矩阵Z的等高线 contour(Z,n) ：设置等高线的根数（画出来有n根等高线） contour(Z,v) ：v是元素随下标单调递增的一维向量...，用来设置等高线的值。
使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图 3D 图是可视化具有三个维度的数据（例如具有两个因变量和一个自变量的数据）的非常重要的工具。...我们可以制作散点图、等高线图、曲面图等。让我们看看不同的 3-D 图。 由线和点组成的图是最简单的 3 维图。我们将使用ax.plot3d 和ax.scatter函数分别绘制线图和点图。...我们使用 ax.contour3D 函数来绘制等高线图。等高线图是可视化优化图的绝佳方法。 ... 在 Python 中绘制曲面三角剖分 上图有时过于受限且不方便。... 在Python中绘制莫比乌斯带 莫比乌斯带也称为扭曲圆柱体，是一种没有边界的单面表面。
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