在Matplotlib绘图中画等高线点状图案

等高线点状图案是指通过不同大小、颜色、形状等表达方式来呈现点数据在二维平面上的分布情况。在Matplotlib中，我们可以很轻松地使用等高线点状图案来可视化数据，下面就让我们来学习如何画出这样的图案吧。

Matplotlib的等高线点状图案

在Matplotlib中，等高线点状图案可以使用scatter或contourf函数实现。scatter函数用于绘制散点图，可以通过设置颜色映射和点大小来显示点数据的密度；contourf函数则可以用来绘制等高线密度图，可通过设置等高线的数目、颜色映射、标签等参数来实现。

以下是一个使用scatter函数创建等高线点状图案的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机二维数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 计算点密度
density = np.histogram2d(x, y, bins=40)[0]

# 设置颜色映射和点大小
cmap = plt.get_cmap('jet')
sizes = 50 * density / density.max()

# 创建散点图
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=density, s=sizes, cmap=cmap)
plt.show()

上述代码中，我们首先生成了1000个随机的二维数据，然后使用histogram2d计算点密度，将其作为散点图的点大小，使用颜色映射将点密度表示为散点的颜色。最后，我们使用scatter函数创建了散点图，ax.scatter方法用于添加散点图。

以下是一个使用contourf函数创建等高线点状图案的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机二维数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 计算密度
density = np.histogram2d(x, y, bins=40)[0]

# 创建等高线密度图
fig, ax = plt.subplots()
cset = ax.contourf(density, cmap='Blues')

# 添加等高线标签
ax.contour(density, cset.levels, colors='k')

# 设置图像标题和标签
ax.set_title('Density Plot of Random Data')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')

plt.show()

上述代码中，我们同样首先生成了1000个随机的二维数据，然后使用histogram2d计算点密度，将其作为等高线密度图的数据。使用contourf函数绘制等高线密度图，cmap参数表示颜色映射，levels参数表示等高线的数目。使用contour函数为等高线加上标签。最后，我们使用set_title、set_xlabel和set_ylabel设置图像的标题和标签。