使用 Python 中的 Plotly 绘制等高线图
在 Python 中 Plotly 称为"plotly.py"。它是一个免费的开源绘图库，建立在"plotly.js"之上。它支持 40 多种独特的图表类型。该库主要用于金融、地理、科学、三维和数据分析应用。
它可用于绘制各种类型的图表和图形，如散点图、线图、条形图、箱线图、直方图、饼图、面积图、箱线图、直方图、热图、子图、多轴等。
安装 plotly
在命令提示符中执行以下命令以安装 plotly 模块。这是从 PyPi 安装最新 Plotly 软件包的简单方法。
pip install plotly
轮廓图用于通过绘制恒定 z 切片(称为轮廓)在二维表面可视化三维数据。
它是在轮廓函数 (Z) 的帮助下绘制的，该函数是两个输入 X 和 Y(X 轴和 Y 轴坐标)的函数。
Z = fun(x,y)
ploty 模块提供了一个名为 Contour 的函数，用于绘制等高线图。
contour() 函数
plotly.graph_objects 提供了一种方法 contour() 来绘制等高线图。该函数有 50 多个参数，这里我们只讨论几个参数。
语法
plotly.graph_objects.Contour(z=None,x=None,y=None,arg=None,colorbar=None,hoverinfo=None,x=None,y=Non,**kwargs)
参数
z:默认为 None，用于计算轮廓线(z 数据)的二维值列表。
x:x 坐标，默认设置为 None。
y:y 坐标，默认设置为 None。
使用二维数组作为 z 函数的等高线图
使用二维数组作为 z 函数绘制等高线图。
示例
在此示例中，我们将使用二维数组绘制一个简单的等高线图。
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data = go.Contour(z=[[4.3, 0.2], [-1.3, 0.9], [-0.32, 7.3], [4.6, 0.203]])) fig.show()
输出
此处，4X2 数组表示 z 函数。
带有 X 和 Y 坐标的等高线图
使用 X 和 Y 坐标以及 z 函数(二维数组)绘制等高线图。
示例
在此示例中，我们将使用二维数组以及 X 和 Y 坐标绘制等高线图。
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data = go.Contour(z=[[4.3, 9, 0.2], [-1.3, 2.3, 0.9], [-0.32, 7.3, 0.23], [4.6, 0.203, 0.34]], x=[-8, -3, -2,-1, 0.23], # horizontal axis y=[0, 2, 5, 7, 3]# vertical axis )) fig.show()
输出
此处 x 和 y 坐标分别代表水平轴和垂直轴。
使用 Numpy 绘制轮廓图
使用 numpy 绘制轮廓图，此处我们将使用 numpy.meshgrid() 函数生成 X 和 Y 坐标的数组。
示例
z 函数将使用 numpy.sqrt() 函数对 x 和 y 值进行平方根求和。
import numpy as np import plotly.graph_objects as go xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) # 创建网格 X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist) Z = np.sqrt(X**2 + Y**2) trace = go.Contour(x = xlist, y = ylist, z = Z) data = [trace] fig = go.Figure(data) fig.show()
输出
带色标的等高线图
色标是 plotly.graph_objects.Contour() 函数的一个参数，用于设置色标。
示例
我们举个例子，将调色板名称字符串"Earth"设置为colorscale 参数。
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
def f(x, y):
return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
# 通过此 numpy 函数使用给定的坐标创建一个网格
X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)
Z = f(X,Y)
fig = go.Figure(go.Contour(x = xlist, y = ylist, z = Z, colorscale='Earth'))
fig.show()
输出
我们使用不同的 z 函数绘制了轮廓图。
