首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在matplotlib imshow等高线图上显示数据点?

在matplotlib中,可以使用scatter函数在imshow等高线图上显示数据点。scatter函数可以在指定的坐标位置上绘制散点图,从而在等高线图上显示数据点。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成等高线图数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 绘制等高线图
plt.imshow(Z, extent=[-5, 5, -5, 5], origin='lower', cmap='jet')
plt.colorbar()

# 显示数据点
data_x = np.random.uniform(-4, 4, 50)
data_y = np.random.uniform(-4, 4, 50)
plt.scatter(data_x, data_y, c='red', marker='o')

plt.show()

在上述代码中,首先生成了一个等高线图的数据,然后使用imshow函数绘制等高线图。接着,使用scatter函数在指定的坐标位置上绘制数据点,其中data_x和data_y是数据点的横纵坐标,c参数指定数据点的颜色,marker参数指定数据点的形状。

最后,使用plt.show()显示图形。

关于matplotlib的更多用法和详细介绍,可以参考腾讯云的产品文档:matplotlib产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python进阶之Matplotlib入门(七)

概要 1、掌握Matplotlib中的等高线图画法; 2、掌握Matplotlib中的图像显示用法; 等高线等高线图是一种常见的图的类型。 它指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。...实现上面等高线图的代码: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp...clabel函数负责添加等高线对应的高度,inline控制是否将Label画在线里面。 图像显示 现在我们介绍一个叫做imshow的函数,它可以将一个二维数组的值变成颜色打印出来。...其中 imshow函数负责打印数组变成图片,cmap我们选择了bone的风格; colorbar函数负责显示右边的颜色棒,上面会显示不同数值对应的颜色,方便大家判断。...请大家对比imshow和contour画出来的图的异同。

1.2K40
  • Matplotlib+Numpy绘图之多种绘图

    接着我们需要用for循环来为柱状图显示数字:用python的zip函数将X和Y1两两配对并循环遍历,得到每一个数据的位置,然后用text函数在该位置上显示一个字符串(注意位置上的细节调整)。...效果图 等高线图(contour plots) 参考代码 from matplotlib.pyplot import * def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3...最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了,传入之前的那个contour对象;然后是inline属性,这个表示是否清除数字下面的那条线,为了美观当然是清除了,而且默认的也是1;再就是指定线的宽度了...2) n = 10 x = np.linspace(-3,3,3.5*n) y = np.linspace(-3,3,3.0*n) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z = f(X,Y) imshow...接着用到了imshow函数,传人Z就可以显示出一个二维的图像了,图像的颜色是根据元素的值进行的自适应调整,后面接了一些修饰性的参数,比如配色方案(cmap),零点位置(origin)。

    90930

    12个最常用的matplotlib图例 !!

    通过使用cmap函数,可以改变数据点的颜色映射。 3、直方图 直方图(Histogram):用于显示数据的分布情况,特别适用于展示数值型数据的频率分布。...直方图的bins设置为20,可以根据需要进行调整。 4、柱状图 柱状图(Bar Plot):用于比较不同类别之间的数据,例如不同产品的销售量或不同类别的统计i数据。...fmt = '.2f' # 数值标签格式 # 创建热力图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) # 自定义热力图的外观 heatmap = ax.imshow...9、等高线等高线图(Contour Plot):用于可视化二维数据的等高线,通常用于显示函数的等值线。...,包括自定义等高线参数、颜色映射、颜色条、等高线线条、标签、标题和网格线等。

    29610

    超长时间序列数据可视化的6个技巧

    上图显示了2021年的每日温度数据 上图像显示了1990-2021年的每日温度数据 虽然我们可以在第一张图上看到细节,但第二张图由于包含了很长的时间序列数据,所以无法看到细节,一些有重要的数据点可能会被隐藏...数据集包含每日天气信息,温度、风速、气压等。...2、突出显示据点 如果需要注意某些值,可以用标记突出显示据点。...4、查看数据分布 箱形图是一种通过四分位展示数据分布的方法。箱形图上的信息显示了局部性、扩散性和偏度,它还有助于区分异常值,即从其他观察中显著突出的数据点。我们只需一行代码就可以直接绘箱形图。...px.imshow(df_cross, height=700, aspect='auto', color_continuous_scale='viridis') 6、使用雷达图比较月份

    1.8K20

    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十四):Matplotlib详解:1、2d绘图(下):箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

    下面是Matplotlib的一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...np.random.rand(5, 5) # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='hot') # 添加颜色条 plt.colorbar() # 添加标题和标签 plt.title...等高线图(Contour Plot) 用于显示二维数据的等高线图,其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...plt.contour(X, Y, Z) # 添加标题和标签 plt.title("等高线图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show...极坐标图(Polar Plot) 使用极坐标而不是直角坐标来显示数据,常用于显示周期性数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as

    14410

    Python进阶之Matplotlib入门(六)

    概要 1、学会Matplotlib中的散点图功能; 2、学会Matplotlib中的柱状图功能; 散点图 之前的课程里,我们一直在学习如何画线图,现在我们开始介绍其他类型的图,比如: 散点图; 等高线图...还有根据点所处的角度不同来改变颜色,所以导致了非常炫酷的效果。最后的重点就是scatter函数,它负责画出散点图,其中参数c是颜色,alpha是透明度。...更多参数以及案例请参考官方文档: https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html ?...注意到我们用text函数给柱状图上的数值做了标注。...同样别忘了去官网查询更多的bar函数参数使用方法以及案例: https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html ?

    87010

    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十九):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot)

    下面是Matplotlib的一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...spm=1001.2014.3001.5501 5. 3D等高线图(3D Contour Plot) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...y_mesh, z, 50, cmap='viridis') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布的数据点。 创建了一个3D图形对象,并将其添加到子图中。 使用ax.contour3D函数绘制了3D等高线图。...运行示例代码后,将看到一个3D等高线图,其中等高线的位置和形状由z数组确定。

    10210

    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    通过观察散点图上据点的分布情况,我们可以推断出变量间的相关性; 适用: 适用于相关性分析,比如回归分析。...无相关性 如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性,则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。...第25个百分位是绘制的线,其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位(其定义类似于第 25个百分位)百分位如上)。数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线,称为须线。...箱形图又称盒须图、盒式图或箱线图,是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位、中位数、第三四分位与最大值来显示一组数据分布情况的统计图。...中位数(小提琴图上的一个白点) 四分位范围(小提琴中心的黑色条)。 较低/较高的相邻值(黑色条形图)--分别定义为第一四分位-1.5 IQR和第三四分位+1.5 IQR。

    9.4K20

    数据科学 IPython 笔记本 8.16 地理数据和 Basemap

    Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包,它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。...更传统的解决方案( leaflet 或 Google Maps API)可能是更加密集的地图可视化的更好选择。尽管如此,Basemap 仍然是 Python 用户在其虚拟工具栏中拥有的有用工具。...有用的是这里显示的地球不仅仅是一个图像; 它是一个功能齐全的 Matplotlib 轴域,它可以理解球面坐标,这使我们可以轻松地在地图上绘制数据!...其中一些特定于地图的方法是: contour()/contourf():绘制等高线或填充的等高线 imshow():绘制图像 pcolor()/pcolormesh():为不规则/规则网格绘制伪彩色图...没有记录温度的区域显示地图背景。

    1.7K10

    python matplotlib各种绘图类型完整总结

    # 设置matplotlib正常显示中文和负号 matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams...plt.contour() 这个函数用于绘制等高线图 import matplotlib.pyplot as plt def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp.../figures/imshow_ex.png', dpi=48) plt.show() 11....箱线图 ---- 箱线图是一种用作显示一组数据分散情况的统计图 箱线图有五个参数,分别为: 下边缘(Q1),表示最小值; 下四分位(Q2),又称“第一四分位”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第...25%的数字; 中位数(Q3),又称“第二四分位”等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字; 上四分位(Q4),又称“第三四分位”等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字; 上边缘

    5.8K10

    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(二十):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(6)3D向量场图(3D Vector Field Plot)

    下面是Matplotlib的一些主要功能: 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...spm=1001.2014.3001.5502 4. 3D曲面图(3D Surface Plot) 3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN...spm=1001.2014.3001.5501 5. 3D等高线图(3D Contour Plot) 3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN...x_mesh, y_mesh, z_mesh, u, v, w) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成10个均匀分布的数据点。 创建了一个3D图形对象,并将其添加到子图中。 使用ax.quiver函数绘制了3D向量场图。

    10010
    领券