等高线绘制算法,python绘制等值线图

　　文章目录1.matplotlib.pyplot.contour参数详细信息2 .实例

　　1.matplotlib.pyplot.contour参数matplotlib.pyplot.contour([x，y，] Z，[levels]，**kwargs))的详细信息

　　Parameters

　　重要参数如下，剩下的参数可以在官网上找到

　　x，y:阵列喜欢，可选

　　z的中值坐标。

　　x和y都是二维的，必须与z具有相同的形状。例如，在数字网格中创建。或者，两者都必须是一维的，使得len(x )=M是z的列数，len(y )=N是z的行数。

　　如果没有，假设它是一个整数索引：x=范围(m)，Y=范围名词。

　　z:阵列密钥（名词，名词)(名词)(名词)(名词)(名词)(名词)(名词).

　　绘制轮廓的高度值

　　级别：整型或类数组，可选

　　确定轮廓线/区域的数量和位置

　　颜色：colorstringorsequenceofcolors，可选

　　适用于轮廓线和轮廓区域

　　线样式：{无，" 实心,虚线,虚线点,"包容的河马" },可选

　　只适用于轮廓线

　　线条样式可以是字符串中的可重复对象，用于指定要使用的一组线条样式。如果此可重复对象小于大纲级别，则根据需要重复。

　　线宽3360像浮托阵列一样，默认值：rcparams ["contour.line width"])。

　　只适用于轮廓线

　　等高线的线宽。

　　对于数字，所有轮廓线都将以此线宽绘制。

　　在序列中，级别按升序绘制，线宽按指定顺序绘制。

　　如果没有，请返回rcparams ["lines.line width"]

　　2 .实例importwarningsmimportnumpyasnpimportpandasamaspdimportmatplotlibasmplfromtplibimportcolorsimportmatplotlib。py扑通学习。指标重要性精确度分数#加载数据定义加载数据(:数据=PD。read _ CSV)data/SV m3 t )x=data。YIF名称_= _ _ main _ :#清除警告警告。过滤警告（操作=忽略)示例显示格式NP.set _ pringing gammaclf_param)()、rbf)、1，1)、)、rbf)、1，10)、rbf)、1，10 ) (rbf)、5，10 ) x2_max=NP.max(x，axis=0) x1，x2=NP。mgrid)x1 _ min:x1 _ max 3360200j，x2 _ min 3360200 x2 _ max 36020200 x kernel=param[0](clf。gamma=param[2]# if param[0]= RBF :# clf。gamma=param[2]# title=u y)y _ hat=clf。predict(x)x)pri ICT)))prict)))65y _ hat))title=u c=%。1f，伽马=%.1f，精度y clf.n_support_ ) print(u 支持向量系数(，clf.dual_coef_ ) print ) u 支持向量)、clf.support_ ) #绘制1)网格_帽子=clf。预测(网格测试)预测分类值网格帽=网格帽。形状cmap=cm _ light，alpha=0.8(#决策边界PLT.scatter (x.iloc [ :0 ]，x.iloc [ :1 ]，c=y，边缘颜色)x.iloc[clf.support_，1 ]，edgecolors=k marker=o ) #支持向量# clf。决策函数是参数关于的决定程序首先计算出"卵"的结果，然后汇总结果z=clf。decision _ function(grid _ test)z=z . shape)x1。形状)#轮廓等高线图x1，x2，z，颜色误差水平=[-1，- 0.5，0，0.5，1]PLT。xlim(x1 _ mlim font size=14)PLT。超级标题(SVM中不同参数的分类),字体大小

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