[Calcul scientifique / technique par Python] Dessin, visualisation, matplotlib de lignes de contour 2D (couleur), etc.

introduction

Créez un diagramme de contour en utilisant les méthodes ** pcolor **, ** imshow ** et contour de matplotlib.

Post-scriptum: 28 août 2017: ** Ajout de contenu (4) qui mélange le maillage et le contour pcolor. ** **

Contenu

(1) Considérons $ z = sin (x) + cos (y) $ et dessinez-le en pcolor dans l'intervalle [0, x, 10], [0, y, 10]. J'utilise un maillage pcolor. Plus rapide que pcolor ().

(2) Exemple de dessin utilisant impshow

(3) Diagramme de contour utilisant le contour

(4) Un mélange de maillage pcolor et de contour

Exemple (1): Utilisation de pcolormesh

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.05) #Génération de la plage de dessin sur l'axe x. 0 à 10 0.Par incréments de 05.
y = np.arange(0, 10, 0.05) #Génération de la plage de dessin de l'axe y. 0 à 10 0.Par incréments de 05.

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) + np.cos(Y)   #Spécifiez la formule de calcul à afficher. Les contours sont faits pour Z.

plt.pcolormesh(X, Y, Z, cmap='hsv') #Générez une carte de contour. Spécifiez la règle de coloration avec cmap.
#plt.pcolor(X, Y, Z, cmap='hsv') #Générez une carte de contour. Spécifiez la règle de coloration avec cmap.

pp=plt.colorbar (orientation="vertical") #Affichage de la barre de couleur
pp.set_label("Label", fontname="Arial", fontsize=24) #Étiquette de la barre de couleur

plt.xlabel('X', fontsize=24)
plt.ylabel('Y', fontsize=24)

plt.show()

Résultat (1): Diagramme utilisant le maillage pcolor

Exemple (2): Utilisation d'impshow

Si vous souhaitez visualiser rapidement un tableau à deux dimensions, utilisez matplotlib.pyplot.imshow ().

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

z=np.zeros([100,100])
for i in range(100):
    for j in range(100):
        z[i,j] = i+j

plt.imshow(z)
plt.colorbar () #Affichage de la barre de couleur
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

Résultat (2): impshow

Exemple (3) Diagramme de contour utilisant un contour

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.05) #Génération de la plage de dessin sur l'axe x. 0 à 10 0.Par incréments de 05.
y = np.arange(0, 10, 0.05) #Génération de la plage de dessin de l'axe y. 0 à 10 0.Par incréments de 05.

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) + np.cos(Y)   #Spécifiez la formule de calcul à afficher. Les contours sont faits pour Z.

#Générez une carte de contour.
cont=plt.contour(X,Y,Z,  5, Vmax=1,colors=['black'])
cont.clabel(fmt='%1.1f', fontsize=14)


pp=plt.colorbar (orientation="vertical") #Affichage de la barre de couleur
pp.set_label("Label", fontname="Arial", fontsize=24) #Étiquette de la barre de couleur



plt.xlabel('X', fontsize=24)
plt.ylabel('Y', fontsize=24)

plt.show()

Résultat (3): diagramme de contour

Exemple (4) Mélange de maillage pcolor et contour

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.05) #Génération de la plage de dessin sur l'axe x. 0 à 10 0.Par incréments de 05.
y = np.arange(0, 10, 0.05) #Génération de la plage de dessin de l'axe y. 0 à 10 0.Par incréments de 05.

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) + np.cos(Y)   #Spécifiez la formule de calcul à afficher. Les contours sont faits pour Z.

#Générez une carte de contour.
cont=plt.contour(X,Y,Z,  5, vmin=-1,vmax=1, colors=['black'])
cont.clabel(fmt='%1.1f', fontsize=14)


plt.xlabel('X', fontsize=24)
plt.ylabel('Y', fontsize=24)


plt.pcolormesh(X,Y,Z, cmap='cool') #Diagramme de contour de couleur
pp=plt.colorbar (orientation="vertical") #Affichage de la barre de couleur
pp.set_label("Label",  fontsize=24)

plt.show()

Résultat (4): Mélange de maillage pcolor et contour

[Addenda]

Spécifiez le modèle avec ** cmap ** de la spécification de la carte de couleurs. Des dizaines de modèles sont disponibles. Des exemples peuvent être trouvés ici [https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html):

'prism', 'ocean', 'gist_earth', 'terrain', 'gist_stern', 'gnuplot', 'gnuplot2', 'CMRmap', 'cubehelix', 'brg', 'hsv', 'gist_rainbow', 'rainbow', 'jet', 'nipy_spectral', 'gist_ncar'