python画等高线如何只显示一部分

要在Python中画出等高线并只显示其中一部分，可以使用 matplotlib 库。具体方法包括使用 plt.contour 函数来生成等高线，并通过设置轴的限制来仅显示感兴趣的区域。详细步骤如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X<strong>2 + Y</strong>2))
绘制等高线
plt.contour(X, Y, Z)
设置显示部分
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)
显示图形
plt.show()

以上代码展示了如何使用 matplotlib 库绘制等高线，并通过 plt.xlim 和 plt.ylim 函数限制显示区域。接下来，我们将详细讨论这个过程，并介绍一些高级技巧和实际应用。

一、等高线图的基础知识

等高线图用于表示三维数据的二维等高线图，常用于地理、工程和科学研究中。通过等高线图，可以直观地了解数据的高低起伏。

1、数据生成

通常，等高线图所需的数据是三维的，即需要 x、y 和 z 三个维度的数据。可以使用 numpy 库生成这些数据。例如：

import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X<strong>2 + Y</strong>2))

在这个例子中，我们生成了 x 和 y 轴上的数据，并通过 np.meshgrid 创建网格点，最后计算了 z 轴上的值。

2、绘制等高线

使用 matplotlib 库的 plt.contour 函数可以绘制等高线图：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.contour(X, Y, Z)

二、限制显示区域

在实际应用中，可能只对数据的某个特定区域感兴趣。可以通过设置 x 和 y 轴的限制来只显示该区域。

1、使用 `plt.xlim` 和 `plt.ylim`

plt.xlim 和 plt.ylim 函数用于设置 x 和 y 轴的显示范围。例如：

plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)

这将仅显示 x 和 y 轴在 -3 到 3 之间的区域。

2、绘制示例

完整的代码示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X<strong>2 + Y</strong>2))
绘制等高线
plt.contour(X, Y, Z)
设置显示部分
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)
显示图形
plt.show()

三、使用掩码限制显示区域

有时，可能需要更复杂的显示限制，例如显示一个不规则的区域。这时可以使用掩码来实现。

1、生成掩码

可以使用 numpy 的掩码数组来掩盖不需要显示的数据。例如，以下代码仅显示 z 值大于 0 的区域：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X<strong>2 + Y</strong>2))
生成掩码
mask = Z > 0
Z = np.ma.masked_where(~mask, Z)
绘制等高线
plt.contour(X, Y, Z)
显示图形
plt.show()

2、掩码示例

以上代码仅显示 z 值大于 0 的区域。掩码数组通过 np.ma.masked_where 函数创建，并用于掩盖不需要显示的数据。

四、使用 `QuadContourSet` 对象进行高级设置

plt.contour 函数返回一个 QuadContourSet 对象，可以进一步使用该对象进行高级设置，例如添加标签、改变颜色等。

1、添加标签

可以使用 plt.clabel 函数为等高线添加标签。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X<strong>2 + Y</strong>2))
绘制等高线
contour = plt.contour(X, Y, Z)
添加标签
plt.clabel(contour, inline=True, fontsize=10)
设置显示部分
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)
显示图形
plt.show()

2、改变颜色

可以通过 colors 参数改变等高线的颜色。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X<strong>2 + Y</strong>2))
绘制等高线
contour = plt.contour(X, Y, Z, colors='red')
设置显示部分
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)
显示图形
plt.show()

五、实际应用案例

在实际应用中，等高线图常用于表示地形、气象图等。以下是一些实际应用案例。

1、地形图

等高线图常用于表示地形数据。可以从地形数据集中读取数据并绘制等高线图。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
读取地形数据
data = np.loadtxt('terrain_data.txt')
x = np.linspace(0, data.shape[1]-1, data.shape[1])
y = np.linspace(0, data.shape[0]-1, data.shape[0])
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = data
绘制等高线
plt.contour(X, Y, Z)
设置显示部分
plt.xlim(100, 200)
plt.ylim(100, 200)
显示图形
plt.show()

2、气象图

等高线图也常用于表示气象数据，例如等压线图。可以从气象数据集中读取数据并绘制等高线图。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
读取气象数据
data = np.loadtxt('weather_data.txt')
x = np.linspace(0, data.shape[1]-1, data.shape[1])
y = np.linspace(0, data.shape[0]-1, data.shape[0])
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = data
绘制等高线
plt.contour(X, Y, Z)
设置显示部分
plt.xlim(100, 200)
plt.ylim(100, 200)
显示图形
plt.show()

六、总结

通过本文，我们详细讨论了如何在 Python 中使用 matplotlib 库绘制等高线图，并只显示其中一部分。可以通过 plt.xlim 和 plt.ylim 函数限制显示区域，或者使用掩码数组掩盖不需要显示的数据。 另外，还介绍了 QuadContourSet 对象的高级设置方法和一些实际应用案例。希望这些内容能对你有所帮助。