软件测试|使用python绘制等高线密度图

发布时间:2024年01月16日

简介

等高线密度图(Contour Density Plot)是一种可视化数据分布的有效方式,特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库,使得创建等高线密度图变得相对容易。在本文中,我们将介绍如何使用Python和Matplotlib库创建等高线密度图,并提供一个示例来演示整个过程。

步骤1:准备数据

首先,我们需要准备数据,通常是包含两个变量的数据集。为了演示,我们将使用一个虚拟的数据集。

import numpy as np

# 创建虚拟数据集
x = np.random.randn(1000)  # 随机生成1000个x值
y = np.random.randn(1000)  # 随机生成1000个y值

步骤2:计算密度

接下来,我们需要计算数据点的密度。在Python中,我们可以使用numpy.histogram2d函数来实现。这将计算出在数据集的不同区域内有多少数据点。

import numpy as np

# 创建虚拟数据集
x = np.random.randn(1000)  # 随机生成1000个x值
y = np.random.randn(1000)  # 随机生成1000个y值

# 计算数据点的密度
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(50, 50))

步骤3:绘制等高线密度图

现在,我们有了数据密度的信息,接下来是创建等高线密度图。我们将使用Matplotlib库来完成这个任务。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建等高线密度图
plt.contourf(xedges[:-1], yedges[:-1], hist.T, levels=20, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('等高线密度图')

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中,我们使用plt.contourf函数来绘制等高线密度图。xedgesyedges包含了我们计算的密度数据的边界信息,hist.T表示要绘制的数据。levels参数指定了等高线的数量,cmap参数定义了颜色映射。

完整代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 创建虚拟数据集
x = np.random.randn(1000)  # 随机生成1000个x值
y = np.random.randn(1000)  # 随机生成1000个y值

# 计算数据点的密度
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(50, 50))


# 创建等高线密度图
plt.contourf(xedges[:-1], yedges[:-1], hist.T, levels=20, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('等高线密度图')

# 显示图形
plt.show()

运行代码,绘制的图像如下所示:

这个图展示了虚拟数据集的密度分布,深色区域表示数据点密集,浅色区域表示数据点稀疏。

总结

本文主要介绍了使用matplotlib绘制等高线密度图的方法,等高线密度图在我们的数据分析和可视化中有非常好强的适配性,希望本文可以帮到大家。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程,希望也能帮助到你!

文章来源:https://blog.csdn.net/YLF123456789000/article/details/135625217
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。