# 使用Python绘制等高图
等高图是一种用于表示地形高度变化的图形，广泛应用于地理信息系统（GIS）、地形分析以及环境研究等领域。通过等高线，我们可以直观地理解地表的起伏和形态。Python提供了多种库来绘制等高图，其中最常用的库有Matplotlib和NumPy。本文将介绍如何使用这两个库绘制等高图，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
首先，确保你已经安装了Matplotlib和N
在开发Android应用时，绘制等高图是一项常见且实用的功能。等高图可以帮助我们可视化数据在二维平面上的分布。接下来，我将从环境配置开始，详细描述解决“Android等高图”问题的全过程。
## 环境配置
首先，你需要准备好相关的开发环境。以下是所需的工具和库：
1. **Android Studio** – 最新版本
2. **Kotlin** – 1.5及以上版本
3. **Androi
数据科学的编程需要非常灵活的语言，以最少的代码处理复杂的数据建模场景。作为一名数科小白，我对Python的第一认知是丰富的机器学习算法，但Python有超过12万个第三方库，覆盖从数据预处理、统计分析、数据挖掘及可视化等各种日常数据科学建模。本文对基础用法不做赘述，主要分享我在分析场景中常用的部分方法，供大家参考交流。本文为该系列第二篇文章。第一篇：用数据讲故事：13条Excel进阶技巧总结数据预
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2023-12-19 22:14:51
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等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形，在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中。因为等高线的图有三个信息：x, y以及x,y所对应的高度值。
这个高度值的计算我们用一个函数来表述：# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)这个函数看起来挺复杂的，但我们这里只是为了能够获得
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2024-04-02 09:17:39
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python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七：有一个m*n维的矩阵（data），其元素的值代表高度构造两个向量：x（1*n）和y（1*m）。这两个向量用来构造网格坐标矩阵（网格坐标矩阵m*n维，可见与data同）构造网格坐标矩阵X,Y进行颜色填充画等高线等高线的描述删掉坐标系1. 构造一下高度矩阵：def f(x,y):
"""
计算高度的函数
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2023-06-26 13:43:52
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我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形：基础工作安装好 plotly
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2024-06-26 23:16:31
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# Python散点密度图等高线
## 引言
散点密度图和等高线是常见的数据可视化技术之一，可以用于展示数据的分布情况和密度分布。Python作为一种流行的编程语言，在数据分析和可视化方面有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python绘制散点密度图和等高线，并探讨其应用场景。
## 散点密度图
散点密度图是一种展示二维数据分布情况的图表，它通过在散点图上加入颜色信息表示数据点的密度。Pyt
原创
2024-01-03 13:18:25
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文章目录1.等高线图1.1 meshgrid1.2 plt.contourf1.3 plt.contour1.4 plt.clabe1.5 测试代码1.6 最终效果2. 3D图形的绘制2.1 plot_surface2.2 测试代码2.3 测试结果写在最后 1.等高线图要想画出一个等高线图，主要分为以下三个步骤铺盖出平面在平面上赋值在分界处画出等高线为等高线添加标签1.1 meshgrid主要用
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2023-08-14 09:49:39
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等高线地形图下载助手是一款可以查看地图地形的的软件，该软件功能非常强大，适用于各种测绘工作，并支持插件扩展，帮助其生成等高线、三维地形、高程剖面等，还可以帮您提取点、线、面坐标的高程数据，绘制圆和扇形，测量面积和周长，地图、卫图下载，特别适用于学术科研、工程、测量、地质、交通、农业、林业和规划等各种领域。另外软件还能够切换成地图模式，地球、月球和火星模式都可以随意切换，支持格式互转，EXCEL数据
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2024-04-16 16:11:15
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arcgis根据经纬度xyz坐标点生成等高线1.Excel to table2.display X Y Data3.Create TIN4.生成DEM数据。5.生成等高线。 有些小伙伴会说，我有这么一个经纬度和高程的数据，那么我怎么怎么生成等高线数据？ 答：本篇小编主要是按整个操作流程，进行坐标点生成等高线的操作流程进行介绍。1.Excel to table 先把数据转换成table表格，然后就
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2024-08-12 11:41:33
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简介 等高线密度图（Contour Density Plot）是一种可视化数据分布的有效方式，特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库，使得创建等高线密度图变得相对容易。
原创
2023-11-13 09:53:12
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简介等高线密度图（Contour Density Plot）是一种可视化数据分布的有效方式，特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库，使得创建等高线密度图变得相对容易。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Matplotlib库创建等高线密度图，并提供一个示例来演示整个过程。步骤1：准备数据首先，我们需要准备数据，通常是包含两个变量的数据集。为了演示，我们将使用一
原创
2023-11-15 16:24:18
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等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形，在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中。因为等高线的图有三个信息：x,y以及x,y所对应的高度值。这个高度值的计算我们用一个函数来表述：计算x,y坐标对应的高度值def f(x, y):return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)这个函数看起来挺复杂的，但我们这里只是为了能够获得一个高度值，因此其中
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2023-09-21 09:49:02
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# 使用Python绘制等高线图的完整指南
在数据可视化中，等高线图是一种常用的工具，用于表示三维数据的等高线。在这篇文章中，我们将一起学习如何在Python中实现等高线图。整件事情的流程如下：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 安装必要的库
[代码]过上两个月再来看这段代码，真是感慨颇多，唉。发现两个问题，1. 函数尽量参数化，2. 变量尽量在一行申明。 [代码]leftright
原创
2010-03-24 11:35:00
68阅读
matplolib.org可查到更多画图方法等
散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#n个点
n = 1024
#平均值是0，方差是1
X = np.random.normal(0,1,n)
Y = np.random.normal(0,1,n)
#确定颜色
T = np.arctan2(Y,X)
plt.scat
原创
2021-08-30 16:09:52
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matplolib.org可查到更多画图方法等
散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#n个点
n = 1024
#平均值是0，方差是1
X = np.random.normal(0,1,n)
Y = np.random.normal(0,1,n)
#确定颜色
T = np.arctan2(Y,X)
plt.s
原创
2021-08-30 14:40:11
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matplolib.org可查到更多画图方法等
散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#n个点
n = 1024
#平均值是0，方差是1
X = np.random.normal(0,1,n)
Y = np.random.normal(0,1,n)
#确定颜色
T = np.arctan2(Y,X)
plt.scatt
原创
2021-08-31 15:47:17
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等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形，在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中。因为等高线的图有三个信息：x, y以及x,y所对应的高度值。 这个高度值的计算我们用一个函数来表述：# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)
# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x,
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2023-12-06 14:53:03
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等高线绘制常用函数plt.contourf()该函数用于定义等高线图两条线之间的填充物。应用方法如下：# 调用等高线的填充物
plt.contourf(X,Y,f_x_y,8,alpha = 0.5,cmap = plt.cm.hot)其中，X，Y分别代表网格化后的x，y坐标；f_x_y对于等高线而言，其代表了高度；8代表等高线要分为10块（输入0时等高线分为2块）；alpha代表每个填充物的透明
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2023-07-03 18:19:24
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