自定义 Matplotlib 等高线标签

简介

在本教程中，我们将学习如何在 Matplotlib 中创建等高线标签。等高线标签用于在等高线图中标记等高线。本教程将介绍一些创建自定义等高线标签的高级技术。

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们将立即为你解决问题。

定义我们的曲面

我们将首先使用 numpy 和 matplotlib 来定义我们的曲面。这将为我们提供一个可处理的数据集。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
Z = (Z1 - Z2) * 2

使用自定义级别格式化器创建等高线标签

现在我们将使用自定义级别格式化器来创建等高线标签。这将使我们能够以特定方式格式化标签。在这种情况下，我们将去除末尾的零并添加百分号。

def fmt(x):
    s = f"{x:.1f}"
    if s.endswith("0"):
        s = f"{x:.0f}"
    return rf"{s} \%" if plt.rcParams["text.usetex"] else f"{s} %"

fig, ax = plt.subplots()
CS = ax.contour(X, Y, Z)
ax.clabel(CS, CS.levels, inline=True, fmt=fmt, fontsize=10)

使用字典用任意字符串标记等高线

我们还可以使用字典用任意字符串标记等高线。这将使我们能够用自定义标签标记等高线。在这个例子中，我们将使用一个字符串列表来标记等高线。

fig1, ax1 = plt.subplots()
CS1 = ax1.contour(X, Y, Z)

fmt = {}
strs = ['first','second', 'third', 'fourth', 'fifth','sixth','seventh']
for l, s in zip(CS1.levels, strs):
    fmt[l] = s

ax1.clabel(CS1, CS1.levels[::2], inline=True, fmt=fmt, fontsize=10)

使用格式化器

我们还可以使用格式化器来格式化等高线标签。这将使我们能够以特定方式格式化标签。在这个例子中，我们将使用LogFormatterMathtext来格式化标签。

fig2, ax2 = plt.subplots()
CS2 = ax2.contour(X, Y, 100**Z, locator=plt.LogLocator())
fmt = ticker.LogFormatterMathtext()
fmt.create_dummy_axis()
ax2.clabel(CS2, CS2.levels, fmt=fmt)
ax2.set_title("$100^Z$")

plt.show()

总结

在本教程中，我们学习了如何在 Matplotlib 中创建等高线标签。我们介绍了一些创建自定义等高线标签的高级技术，包括自定义级别格式化器、用任意字符串标记等高线以及使用格式化器来格式化等高线标签。这些技术对于创建既信息丰富又美观的可视化效果可能会很有用。