Matplotlibの等高線図で特定のレベルをマークする方法は?
Matplotlibの等高線図で特定のレベルをマークするには、次の手順を実行できます-
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図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
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x、yを作成します およびz Numpyを使用したデータポイント。
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contour()を使用します 等高線図を作成する方法。
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等高線図にラベルを付けます。
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図を表示するには、 show()を使用します メソッド。
例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def f(x, y): return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) contours = plt.contour(X, Y, Z, 3, colors='black') plt.clabel(contours, inline=True, fontsize=8) plt.show()
出力
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Matplotlibを使用してPythonで3D密度マップをプロットする方法は?
matplotlibを使用してPythonで3D密度マップをプロットするには、次の手順を実行できます- numpyを使用してside、x、y、zを作成します。 Numpy linspace 3番目の数値に基づいて2つのポイント間にデータを作成するのに役立ちます。 サイドデータを使用して、座標ベクトルから座標行列を返します。 xとyを使用して指数データを作成します(ステップ2)。 pcolormesh()を使用して、不規則な長方形グリッドで疑似カラープロットを作成します メソッド。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 from m
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Matplotlibを使用してPythonを使用して3次元の等高線図を作成するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。 Pyth