通过在python中使用三个一维数组制作轮廓图
正如标题所示，我想使用三个1D数组绘制轮廓图。假设 x = np.array（[1,2,3]） 和 y = np.array （[1,2,3]） 和 z = np.array（[20,21,45]） 要在matplotlib中绘制轮廓图，我将 x 和 y 坐标划分为 X，Y = meshgrid（x，y），但是 z 数组也
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日期时间字符串为x值的等高线图
我正在尝试绘制一个彩色轮廓图，以x轴表示时间，以y表示深度，以z值表示温度。时间为： “ 2011-01-01 00:01” 即“％ Y-％m-％d％H：％M“ 有没有一种产生颜色的方法等高线图，并使用 filled.contour（Time，Depth，temp） 示例： 时间
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在matplotlib颜色条上设置限制，而不更改实际图
我想创建一个伪色图（例如 contour 或 contourf ）和一个色条。出于实际原因，我希望颜色条的范围与基础可映射对象不同。 在下面的示例中，数据Z的范围为0到10000，即映射到颜色图。颜色条的范围是相同的。 import numpy 从matplotlib导入pyplot X = numpy.arange（100） Y = numpy.arange（100）
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重叠形状识别（OpenCV）
我有一个简单的图像，其中包含一些形状：一些矩形和一些椭圆，总数为4或5。可以旋转，缩放和重叠形状。有一个示例输入： 我的任务是检测所有这些数字并准备一些有关它们的信息：大小，位置，旋转度等。意见认为，核心问题是形状可以相互重叠的事实。我尝试搜索有关此类问题的一些信息，发现OpenCV库非常有用。 OpenCV可以检测轮廓，然后尝试拟合椭圆或这些轮廓的矩形。问题在于形状重叠时，轮廓混合在
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gnuplot等高线图阴影线
我正在使用gnuplot绘制多个函数的轮廓图。这是为了优化问题。 我有3个函数： f（x，y） g1（x，y） g2（x ，y） 都 g1（x，y）和 g2（x，y）是约束，并且希望在 f（x，y）。 以下是教科书示例： 由于@theozh，这是我尝试在gnuplot中复制它。 ###带标签的轮廓线 重置会话 f（x，y）=（x ** 2 + y-11）*
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如何在曲面图上绘制轮廓线？ （4D）
我想绘制一个4d图，其中X，Y，Z（作为表面）和C（作为该表面上的轮廓显示）出现。 我现在拥有的内容： 我想要的东西： 我怀疑答案可能是关于facecolors或countourf3d的把戏，但我似乎无法弄清楚。 我的代码： 导入scipy。 ndimage 导入numpy为np 导入matplotlib.pyplot为plt 从mpl_toolkits.mpl
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R-ggplot2等高线图
我正在尝试从R的Coursera上的Andrew Ng的机器学习课程中复制代码（因为该课程在八度中）。 基本上，我必须绘制一个多项式正则逻辑回归的非线性决策边界（在p = 0.5时）。 我可以轻松地使用基础库复制图： 轮廓（u，v，z，等级= 0） 点（x = data $ Test1，y = data $ Test2） 其中： u
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具有相交轮廓线的Matplotlib等高线图
我正在尝试使用python中的matplotlib绘制以下数据的轮廓图。数据的格式如下- ＃xy height 77.23 22.34 56 77.53 22.87 63 77.37 22.54 72 77.29 22.44 88 数据实际上由近10,000点组成，我正在从输入文件中读取。但是，z的不同可能值的集合很小（在50-90之间，整数），我希望每个这
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将hist2d输出转换为matplotlib中的轮廓
我已经使用matplotlib.hist2d在Python中生成了一些数据。数据示例如下所示。 如您所见，该数据具有一些轮廓通过在整个图中跟踪相同的颜色找到它。我看到以0.015为中心的伽马分布。我想获取这些数据并收集这些轮廓，以便可以看到每个颜色级别的线迹。我尝试在此处使用轮廓函数 计数，xedges，yedges，Image = hist2d（x，y，bins = bins，nor
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使用轮廓在3个平面上绘制3D图的投影
我有一个数据的三列目录，我想制作一个它们的3D图加上每个轴的投影作为在其他两个轴的平面中的投影轮廓。到目前为止，我可以使用 matplotlib 进行3D图绘制，该图仍然无法显示数据属性。 from mpl_toolkits.mplot3d导入axes3d 导入matplotlib.pyplot as plt 从numpy导入* data = loadtxt（'test.cat'）
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Matplotlib streamplot箭头指向错误的方向
我正在生成地下水高程等值线和matplotlib中的流图 等高线表示在许多区域中高程正在减小，但是指出了地下水流量（流图）上坡。我已经圈了圈箭头，这些箭头似乎指向了错误的方向。 指向地图底部的箭头似乎指向了正确的方向。有人知道为什么会这样吗？ 以下是生成此图的大多数代码： #create空数组填充！ x_values = [] y_values = [] z_
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R中自定义函数的等高线图
我正在使用一些自定义函数，我需要根据参数的多个值为其绘制轮廓。 这里是一个示例函数： 我需要绘制这样的轮廓图： 有什么想法吗？ 谢谢。 > 解决方案 首先构造一个函数， fourvar ，将这四个参数用作参数。在这种情况下，您可以使用3个变量来完成此操作，其中一个变量是lambda_2而不是lambda_1。 Alpha1固定为2，因此alpha_1 / alpha
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将水流箭头添加到Matplotlib轮廓图
我正在用Matplotlib生成地下水高程等值线。见下文 这里是我现在所拥有的；如何添加水流箭头，如下图所示？ I想要添加箭头使其看起来像这样： 如果有人有一些想法和/或代码示例，将不胜感激。 解决方案 您需要使用最新版本（> = 1.2）的matplotlib，但 streamplot 执行此操作。您只需要取水头的负梯度（地表含水层又称“地下水位”）网格即可。 下
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在matplotlib中掩盖轮廓线图的一部分
我正在尝试使用outlinef在matplotlib中生成一个填充的轮廓图。数据在图的底部附近呈锯齿状丢失。等高线图不仅在原始数据被掩盖的地方变成空白，而且在那些由于良好数据的邻域不足而无法对轮廓算法进行清晰插值的口袋中。 我知道如何扩展数据集以在这些口袋中产生合理的轮廓。但是，如果绘制扩展数据，到处都会得到轮廓填充。我想用黑色或白色掩盖原始数据丢失的区域。 在上一个线程中，我学会了如
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绘制轴线或Matplotlib等高线图的原点
我想在我的轮廓图中使用白色绘制 x = 0 和 y = 0 轴。如果那太麻烦了，我想用一个白点表示原点在哪里。 我的轮廓图如下所示，创建代码如下。 xvec = linspace（-5。，5.，100） X，Y = meshgrid（xvec，xvec） 图= plt.figure（figsize =（6，4）） 等高线f（X，Y，W，100） plt.colorbar（）
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Pyplot轮廓沿xy翻转
我在散点图上有很多数据-最终结果将有几百万点。这太多了，无法在散点图上理解-我想将其转换为2D直方图并绘制等高线图，如此处所述”> https://micropore.wordpress.com/2011/10/01/2d-density-plot-or-2d-histogram / 这类似于我使用的代码，并且存在相同的问题 import numpy import matplot
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Matplotlib Contourf图中的对称对数色标
如何为轮廓创建带有符号对数（对称对数）比例的轮廓图。即同时显示负值和正值的对数刻度。 一种可能是解决此示例： http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/contourf_log.html 以下给出该对数刻度的配方： 来自matplotlib导入pyplot，代码 cs = pyplot。 outlinef（X，Y，z，lo
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matplotlib：将颜色分配给半径
我有一张磁盘的3D图。 现在，我想根据存储在数组中的值在颜色上绘制表面。 例如圆盘半径为300mm。数组可以是： arr = np.array（[[114.28，14]， [128.57，16 ]， [142.85,19]， [157.13,20]， [171.41,21]， [185.69,22]， [199.97,24 ]， [214.25,27]， [228.53
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Matplotlib轮廓Clabel位置
我想控制matplotlib clabel在轮廓图上的位置，但不使用clabel中的manual = True标志。例如，我想指定一个x坐标，并在通过此线的点处创建标签。我看到您可以使用get_position（）获取各个标签的位置，但是我对此感到困惑。任何帮助将不胜感激。谢谢！ 解决方案 不，matplotlib中没有内置方法可以做到这一点。您应该可以使用默认位置，也可以完全手动使用鼠标
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Python / Matplotlib-颜色栏范围和显示值
将matplotlib与等高线图配合使用时，我很难使颜色栏显示为所需的颜色。我已经阅读了许多类似的示例，但是仍然无法获得我想要的。 在下图中，我希望更改两件事。我希望最小值和最大值显示在颜色栏上（最大值应为2.0，最小值应为-0.1）。这两个值应位于颜色栏的最边缘。另外，我希望颜色栏在每次颜色转换时都显示该值。例如。在下面的图中，从2.1到1.8，还有另一个颜色过渡，其中的值未显示。
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