使用Python中的Plotly绘制等高线图-Python教程-PHP中文网

使用Python中的Plotly绘制等高线图

王林

发布： 2023-08-26 12:09:05

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在python中plotly被称为“plotly.py”。它是一个免费的开源绘图库，构建在“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、3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.

情节安装

在命令提示符下执行以下命令来安装plotly模块。这是从 PyPi 安装最新的 Plotly 包的简单方法。

pip install plotly

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等高线图用于通过绘制常量 z 切片（称为等高线）来可视化二维表面中的三维数据。

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。

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Z = fun(x,y)

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ploty模块提供了一个名为Contour的函数，用于绘制等高线图。

轮廓()函数

plotly.graph_objects提供了一个方法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)

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参数

z：默认情况下无，用于计算等高线（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()

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输出

使用Python中的Plotly绘制等高线图

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这里 4X2 数组代表 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()

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输出

使用Python中的Plotly绘制等高线图

这里的x和y坐标分别代表水平轴和垂直轴。

使用 Numpy 绘制等高线图

使用 numpy 绘制等高线图，这里我们将使用 numpy.meshgrid() 函数生成 X 和 Y 坐标的数组。

示例

z 函数将使用 numpy.sqrt() 函数计算 x 和 y 值的平方根之和。

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)

# create a mesh
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()

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输出

使用Python中的Plotly绘制等高线图

带色阶的等高线图

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)

# A mesh is created with the given co-ordinates by this numpy function
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()

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