等高線圖 Contour Chart

這篇教學會使用 matplotlib pyplot 模組裡的 contour() 方法，將資料繪製成等高線圖 ( Contour Chart )，並進一步介紹 contour() 的相關用法，以及使用 contourf() 將等高線圖變成等高線面積圖。

本篇使用的 Python 版本為 3.7.12，所有範例可使用 Google Colab 實作，不用安裝任何軟體 ( 參考：使用 Google Colab )

import matplotlib

要進行本篇的範例，必須先載入 matplotlib 函式庫的 pyplot 模組，範例將其獨立命名為 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot.pie() 參數說明

pyplot.contour() 常用的參數如下表所示 ( 完整參數參考：matplotlib.pyplot.contour )：

繪製第一張等高線圖

下方的程式碼，執行後會先使用 x 和 y 畫出一個二維的直角座標系統，接著 z 使用二維陣列，標記每個位置的高度，最後就會根據數據資料畫出等高線圖。

import matplotlib.pyplot as plt
x = range(5)
y = range(5)
z = [[0,0,0,0,0],
    [0,1,0,0,0],
    [0,0,2,0,0],
    [0,0,0,0,0],
    [0,0,0,0,0]]
plt.contour(x,y,z,levels=5)
plt.show()

繪製更精緻的等高線圖

參考 matplotlib 官方網站的運算式，搭配 numpy 的 linspace 方法，就能做出更細緻的等高線圖。

參考：numpy.linspace()、contour(X, Y, Z)

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 200)    # 產生從 -3～3 共 200 的數值的 x
y = np.linspace(-3, 3, 200)    # 產生從 -3～3 共 200 的數值的 y
z = [[(1 - x[i]/2 + x[i]*3 + y[j]*5) * math.exp(-x[i]**2 - y[j]**2) for i in range(200)] for j in range(200)]
# 根據 x 和 y 計算出 z
lv = np.linspace(np.min(z), np.max(z), 20)  # 根據 z 的最大值和最小值，定義 level 區間
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.contour(x,y,z,levels=lv)
plt.show()

使用 contourf() 繪製等高線面積圖

如果將 contour() 換成 contourf()，繪製的圖形就會變成「等高線面積圖」，下方的程式碼執行後，會畫出等高線面積圖和等高線結合的圖表。

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
x = np.linspace(-2, 2, 200)
y = np.linspace(-2, 2, 200)
z = [[(1 - x[i]/2 + x[i]*3 + y[j]*5) * math.exp(-x[i]**2 - y[j]**2) for i in range(200)] for j in range(200)]
lv = np.linspace(np.min(z), np.max(z), 10)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.contourf(x,y,z,levels=lv,cmap='Reds')           # 等高線面積圖
plt.contour(x,y,z,levels=lv,colors=['#000','#000']) # 等高線圖
plt.show()

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