contourf和contour用法区别

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.colors import ListedColormap x=np.array([1,3]) y=np.array([1,4]) z=np.array([[2,3],[3,4]]) plt.xlim(1,3) plt.ylim(1,4) colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(z))]) plt.contour(x,y,z,cmap=cmap, alpha=0.8) # alpha调整图像透明度 plt.show()

x=np.array([1,2]) y=np.array([1,4]) z=np.array([[1,2], [3, 4]]) plt.xlim(1,2) plt.ylim(1,4) colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan') cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(z))]) # np.unique()是把数组元素去重 plt.contourf(x, y, z,cmap=cmap, alpha=0.6) ### plt.show()

contour和contourf

• 绘制三维图
• 其中前两个参数x和y：两个等长一维数组
• 第三个参数z： 二维数组（表示平面点xi, yi映射的函数值）。

由于contourf可以填充等高线之间的空隙颜色，呈现出区域的分划状，所以很多分类机器学习模型的可视化常会借助其展现。

 

 

参考：https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/78513712