contourf和contour用法區別

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調整圖像透明度 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()是把數組元素去重 plt.contourf(x, y, z,cmap=cmap, alpha=0.6) ### plt.show()

contour和contourf

• 繪制三維圖
• 其中前兩個參數x和y：兩個等長一維數組
• 第三個參數z： 二維數組（表示平面點xi, yi映射的函數值）。

由於contourf可以填充等高線之間的空隙顏色，呈現出區域的分划狀，所以很多分類機器學習模型的可視化常會借助其展現。

 

 

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