python画地图等高线

‘壹’ 📊 数据可视化 | matplotlib - contourf（等高线图）

等高线图是展示二维数据分布的图表，通过线条或颜色表示不同数值区域，相邻等高线数值间隔相等。常用于地形、物理场、气象等领域，直观揭示数据变化与关联性。等高线密集程度、斜率和曲率显示数据分布与趋势，填充颜色表示数值大小。

等高线图python示例代码示例公式：f(x, y) = (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)。这个公式用于计算函数值。f(x, y)表示函数，其中x和y是参数。整个公式将多项式函数与指数函数相乘，将输入x和y映射为输出值。

等高线图生成步骤：1）通过meshgrid函数生成二维数组X、Y，表示网格点的x和y坐标。2）计算函数值，形成Z数组。3）使用plt.contourf函数绘制等高线图。

在plt.contourf参数说明中，X、Y二维数组是网格点坐标，Z数组是对应网格点的函数值。参数还包括colors、levels等，分别用于设置填充颜色与等高线等级。

‘贰’ 【Python】数据可视化库Plotly(含各类图介绍)

【Python】探索Plotly：丰富的数据可视化库

当我们谈论数据可视化时，matplotlylib和pyecharts是常见的工具。然而，今天要重点关注的是Plotly，一款因其前端使用JavaScript而展现出独特魅力的库。可以直接通过pip进行安装：github.com/plotly/plotly.py。

在Python中，Plotly的使用极其简便，下面以一个柱状图为例，展示其易用性：

与matplotlylib类似，但操作流程更为直观。此外，Plotly提供了丰富的定制选项，如个性化显示，这使得数据呈现更为清晰易读，如柱状图的增长趋势。

Plotly库涵盖了多种图表类型，包括但不限于散点图、折线图、饼图、条形图、箱型图，甚至还有热图、地图分布等高级可视化。下面是一些基本图表的Demo：

• 散点图：散点图有助于揭示变量间复杂的关系，不仅仅是线性，可能涉及指数或对数关系，对决策提供重要参考。


• 折线图：时间序列数据的趋势分析首选，如监控数据的可视化。


• 饼图：适合展示项目组成结构，如开销占比。


• TreeMap：展现层级关系的数据，类似于地图的结构。


• 水平/纵向柱状图：对比个体间的差异。


• 箱型图：反映数据分布特征和多组数据比较。


• 等高线图：二维或三维表示数据分布。


• 热图：展示用户行为，如点击和浏览频率。


• 三元图：展示三个成分的比例，物理化学中常见。


• 雷达图：多维数据的直观展现，如角色能力评估。


• 极坐标图：频率响应特性可视化。


• 瀑布图：展示数值变化的绝对值与相对值。


• 漏斗图：转化率分析的图形化表示。


• 气泡分布图：复杂数据的多层次展示。

Plotly的强大远不止于此，更多类型可访问其官网plotly.com/python/stati...获取详细信息。深入了解Plotly，让你的数据可视化更加生动和富有洞察力。