在Python中Plotly被称为“plotly.py”。它是一个免费的开源绘图库,构建在“plotly.js”之上。它支持 40 多种独特的图表类型。该库主要用于金融、地理、科学、3维和数据分析应用。
它可用于绘制各种类型的图表和图形,如散点图、线图、条形图、箱线图、直方图、饼图、面积图、箱线图、直方图、热图、子图、多轴等.
情节安装
在命令提示符下执行以下命令来安装plotly模块。这是从 PyPi 安装最新的 Plotly 包的简单方法。
pip install plotly
等高线图用于通过绘制常量 z 切片(称为等高线)来可视化二维表面中的三维数据。
它是在轮廓函数 (Z) 的帮助下绘制的,该函数是两个输入 X 和 Y(X 轴和 Y 轴坐标)的函数。
Z = fun(x,y)
ploty模块提供了一个名为Contour的函数,用于绘制等高线图。
轮廓()函数
plotly.graph_objects提供了一个方法contour()来绘制等高线图。该函数有50多个参数,这里我们只讨论几个参数。
语法
plotly.graph_objects.Contour(z=None,x=None,y=None,arg=None,colorbar=None,hoverinfo=None,x=None,y=Non,**kwargs)
参数
z:默认情况下无,用于计算等高线(z 数据)的二维值列表。
x:x 坐标,默认设置为 None。
y:y 坐标,默认设置为 None。
使用二维数组作为 z 函数的等高线图
使用二维数组作为 z 函数绘制等高线图。
示例
在此示例中,我们将使用二维数组绘制一个简单的等高线图。
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data = go.Contour(z=[[4.3, 0.2], [-1.3, 0.9], [-0.32, 7.3], [4.6, 0.203]])) fig.show()
输出
这里 4X2 数组代表 z 函数。
带有 X 和 Y 坐标的等高线图
使用 X 和 Y 坐标以及 z 函数(二维数组)绘制等高线图。
示例
在此示例中,我们将使用二维数组以及 X 和 Y 坐标绘制等高线图。
import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure(data = go.Contour(z=[[4.3, 9, 0.2], [-1.3, 2.3, 0.9], [-0.32, 7.3, 0.23], [4.6, 0.203, 0.34]], x=[-8, -3, -2,-1, 0.23], # horizontal axis y=[0, 2, 5, 7, 3]# vertical axis )) fig.show()
输出
这里的x和y坐标分别代表水平轴和垂直轴。
使用 Numpy 绘制等高线图
使用 numpy 绘制等高线图,这里我们将使用 numpy.meshgrid() 函数生成 X 和 Y 坐标的数组。
示例
z 函数将使用 numpy.sqrt() 函数计算 x 和 y 值的平方根之和。
import numpy as np import plotly.graph_objects as go xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) # create a mesh X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist) Z = np.sqrt(X**2 + Y**2) trace = go.Contour(x = xlist, y = ylist, z = Z) data = [trace] fig = go.Figure(data) fig.show()
输出
带色阶的等高线图
色标是plotly.graph_objects.Contour()函数的一个参数,用于设置色标。
示例
我们举个例子,将调色板名称字符串“Earth”设置为 colorscale 参数。
import plotly.graph_objects as go import numpy as np def f(x, y): return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100) # A mesh is created with the given co-ordinates by this numpy function X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist) Z = f(X,Y) fig = go.Figure(go.Contour(x = xlist, y = ylist, z = Z, colorscale='Earth')) fig.show()
输出
我们使用不同的 z 函数绘制了等高线图。
以上是使用Python中的Plotly绘制等高线图的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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