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matplot lib.axes.axes.tricontosurf()中的 Python

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Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。

matplot lib.axes.axes.tricontosurf()函数

matplotlib 库的 Axes 模块中的axes.tricantorf()函数也用于在非结构化的三角形网格上绘制轮廓。tricantour和tricantour分别绘制等高线和填充等高线。

语法:

py Axes.tricontourf(ax, *args, **kwargs)

参数:该方法接受以下描述的参数:

  • x，y: 这些参数是要绘制的数据的 x 和 y 坐标。
  • 三角测量:该参数是一个三角测量对象。
  • Z: 此参数是要进行轮廓的值的数组，三角测量中每个点一个。

  • *kwargs: This parameter is Text* properties that is used to control the appearance of the labels.

    所有剩余的参数和 kwargs 与 matplotlib.pyplot.plot()相同。

注意:仅 tricontourf 关键字参数: 抗锯齿:此参数是一个 bool 使能抗锯齿，用于非结构化三角形网格上的轮廓。

返回:返回包含以下内容的 2 行 2D 列表:

  • 为三角形边缘绘制的线。
  • 为三角形节点绘制的标记

下面的例子说明了 matplotlib.axes.axes.tricantorf()函数在 matplotlib.axes 中的作用:

示例-1:

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np

# Create triangulation.
x = np.asarray([0, 1, 0, 3, 0.5, 1.5, 2.5, 1, 2, 1.5])
y = np.asarray([0, 0, 0, 0, 1.0, 1.0, 1.0, 2, 2, 3.0])
triangles = [[0, 1, 4], [1, 5, 4], [2, 6, 5], [4, 5, 7],
             [5, 6, 8], [5, 8, 7], [7, 8, 9], [1, 2, 5], 
             [2, 3, 6]]

triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles)
z = np.cos(2.5 * x*x) * np.cos(1.5 * y*x)

fig, axs = plt.subplots()
t = axs.tricontourf(triang, z)
fig.colorbar(t)

axs.set_title('matplotlib.axes.Axes.tricontourf() Example')
plt.show()

输出:

示例-2:

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np

n_angles = 26
n_radii = 10
min_radius = 0.35
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)

angles = np.linspace(0, 4 * np.pi, n_angles, endpoint = False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis = 1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles

x = (10 * radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (10 * radii * np.sin(angles)).flatten()
z = (np.cos(4*(radii)**2) * np.cos(3 * (angles)**2)).flatten()

triang = tri.Triangulation(x, y)

triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1),
                         y[triang.triangles].mean(axis = 1))
                < min_radius)

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_aspect('equal')
tcf = ax1.tricontourf(triang, z)
fig1.colorbar(tcf)
ax1.set_title('matplotlib.axes.Axes.tricontourf() Example')
plt.show()

输出:

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