Hướng dẫn python scipy contour

Một đường vạch hoặc isoline của một hàm của hai biến là một đường cong dọc theo hàm đó có một giá trị không đổi.

Nó là một mặt cắt ngang của đồ thị ba chiều của hàm f (x, y) song song với mặt phẳng x, y.

Đường viền được sử dụng

Bước 1: tạo một ‘meshgrid’ (ý nghĩa xem tại: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.meshgrid.html)

>>> import numpy as np

>>> xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 3)

>>> ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 4)

>>> X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)

>>> print(xlist)

[-3.  0.  3.]

>>> print(ylist)

[-3. -1.  1.  3.]

>>> print(X)

[[-3.  0.  3.]

 [-3.  0.  3.]

 [-3.  0.  3.]

 [-3.  0.  3.]]

>>> print(Y)

[[-3. -3. -3.]

 [-1. -1. -1.]

 [ 1.  1.  1.]

 [ 3.  3.  3.]]

Bước 2: tính giá trị Z

>>> Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)

>>> print(Z)

[[ 4.24264069  3.          4.24264069]

 [ 3.16227766  1.          3.16227766]

 [ 3.16227766  1.          3.16227766]

 [ 4.24264069  3.          4.24264069]]

>>>

Bước 3: Dùng phương thức contour() của pyplot để vẽ một contour mong muốn từ X,Y,Z

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.figure()

>>> cp = plt.contour(X, Y, Z)
>>> plt.clabel(cp, inline=True,
...           fontsize=10)

>>> plt.title('Contour Plot')

>>> plt.xlabel('x (cm)')

>>> plt.ylabel('y (cm)')

>>> plt.show()
>>>

Ta thực hành với nhiều style của contour, như kiểu line, màu sắc.

Ví dụ 1. Thay đổi màu và kiểu đường.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.figure()

>>> cp = plt.contour(X, Y, Z, colors='black', linestyles='dashed')
>>> plt.clabel(cp, inline=True,
...           fontsize=10)

>>> plt.title('Contour Plot')

>>> plt.xlabel('x (cm)')

>>> plt.ylabel('y (cm)')

>>> plt.show()

Ví dụ 2: tô màu cho các contours

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
>>> ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
>>> X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)
>>> Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> plt.figure()

>>> cp = plt.contourf(X, Y, Z,cmap='magma')
>>> plt.colorbar(cp)

>>> plt.title('Filled Contours Plot')

>>> plt.xlabel('x (cm)')

>>> plt.ylabel('y (cm)')

>>> plt.show()

Thay vì dùng cmap, các mức khác nhau sẽ được vẽ bằng các màu khác nhau theo thứ tự được chỉ định qua đối số ‘colors’.

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
>>> ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
>>> X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)
>>> Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> plt.figure()

>>> contour = plt.contourf(X, Y, Z)
>>> plt.clabel(contour, colors = 'k', fmt = '%2.1f', fontsize=12)

>>> c = ('#ff0000', '#ffff00', '#0000FF', '0.6', 'c', 'm','C1','xkcd:soft pink')
>>> contour_filled = plt.contourf(X, Y, Z, colors=c)
>>> plt.colorbar(contour_filled)

>>> plt.title('Filled Contours Plot')

>>> plt.xlabel('x (cm)')

>>> plt.ylabel('y (cm)')

>>> plt.show()
>>> 

Chúng ta có thể tự định nghĩa bằng các levels, bằng cách cung cấp một danh sách các levels như một tham số thứ tư. Đường viền sẽ được vẽ cho mỗi giá trị trong danh sách, nếu chúng ta sử dụng contour(). Đối với contourf(), sẽ có tô màu các khu vực giữa các giá trị trong danh sách.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> xlist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
>>> ylist = np.linspace(-3.0, 3.0, 100)
>>> X, Y = np.meshgrid(xlist, ylist)
>>> Z = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2 )
>>> plt.figure()

>>> levels = [0.0, 0.2, 0.5, 0.9, 1.5, 2.5, 3.5]
>>> contour = plt.contour(X, Y, Z, levels, colors='k')
>>> plt.clabel(contour, colors = 'k', fmt = '%2.1f', fontsize=12)

>>> contour_filled = plt.contourf(X, Y, Z, levels)
>>> plt.colorbar(contour_filled)

>>> plt.title('Plot from level list')

>>> plt.xlabel('x (cm)')

>>> plt.ylabel('y (cm)')

>>> plt.show()

Kết Luận

Qua bài học này, bạn đọc đã học được cách sử dụng contour để mô tả dữ liệu của mình. Một loại đồ thì khá thú vị mà ta thường bắt gặp trong các bài học về địa lý khi còn học phổ thông.