Contourf und logarithmische Farbskala

Einführung

In diesem Lab werden wir lernen, wie man die contourf-Funktion in Matplotlib verwendet, um gefüllte Konturplots mit einer logarithmischen Farbskala zu erstellen. Wir werden einen Datensatz mit positiven und negativen Werten verwenden, um diese Funktion zu demonstrieren.

Tipps für die virtuelle Maschine

Nachdem der Start der virtuellen Maschine abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Wir müssen die folgenden Bibliotheken importieren:

• matplotlib.pyplot zum Erstellen von Plots und Visualisierungen
• numpy zum Generieren des Datensatzes

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Generieren des Datensatzes

Wir werden einen Datensatz mit positiven und negativen Werten mit numpy generieren:

N = 100
x = np.linspace(-3.0, 3.0, N)
y = np.linspace(-2.0, 2.0, N)

X, Y = np.meshgrid(x, y)

## Ein niedriger Buckel mit einem Ausläufer.
## Braucht eine logarithmische Skala auf der z-/Farbenachse, damit wir sowohl den Buckel als auch den Ausläufer sehen.
## Eine lineare Skala zeigt nur den Ausläufer.
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
z = Z1 + 50 * Z2

## Setze einige negative Werte (untere linke Ecke) ein, um Probleme mit den Logarithmen zu verursachen:
z[:5, :5] = -1

## Folgender Teil ist nicht streng erforderlich, aber es wird eine Warnung eliminieren.
## Kommentiere es aus, um die Warnung zu sehen.
z = ma.masked_where(z <= 0, z)

Erstellen des Plots

Wir werden die contourf-Funktion verwenden, um einen gefüllten Konturplot mit einer logarithmischen Farbskala zu erstellen:

fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r)

cbar = fig.colorbar(cs)

plt.show()

Anpassen des Plots

Wir können den Plot anpassen, indem wir Beschriftungen, Titel hinzufügen und die Farbpalette ändern:

fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.coolwarm)

ax.set_title('Contourf Plot mit logarithmischer Farbskala')
ax.set_xlabel('X-Achse')
ax.set_ylabel('Y-Achse')

cbar = fig.colorbar(cs)

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die contourf-Funktion in Matplotlib verwendet, um gefüllte Konturplots mit einer logarithmischen Farbskala zu erstellen. Wir haben auch gelernt, wie man den Plot anpassen kann, indem man Beschriftungen, Titel hinzufügt und die Farbpalette ändert.