Grafiklar. Matplotlib moduli

import pylab
import numpy
def makeData():
x = numpy.arange(-10, 10, 0.05)
y = numpy.arange(-10, 10, 0.05)
xgrid, ygrid = numpy.meshgrid(x, y)
zgrid = (numpy.sin(xgrid * 0.3) * numpy.cos(ygrid * 0.75) /
(1 + numpy.abs(xgrid * ygrid) * 0.05))
return xgrid, ygrid, zgrid
if __name__ == '__main__':
x, y, z = makeData()
cs = pylab.contour(x, y, z)
fmt_dict = {0.0: '',
-0.25: '-0.25',
0.25: '0.25',
-0.5: '-0.5',
0.5: '0.5',
-0.75: '-0.75 (!)',
0.75: '0.75 (!)',
}
pylab.clabel(cs, colors="black", fmt=fmt_dict)
pylab.show()

Tasodifiy bo'shliqlarda daraja chiziqlarini chizish
Hozircha biz to'rtburchaklar matritsa bo'lgan panjara tugunlarida funktsiyalarning qiymatlarini hisoblab chiqdik, ammo ma'lumotlar tasodifiy joylashtirilishi mumkin, masalan, tekislikdagi tasodifiy nuqtalarda, ya'ni. funktsiya qiymatlarini hisoblash uchun bizning vazifamiz quyidagicha ko'rinishi mumkin.
def makeData():
x = numpy.random.rand(2000) * 20.0 - 10.0
y = numpy.random.rand(len(x)) * 20.0 - 10.0
z = (numpy.sin(x * 0.3) * numpy.cos(y * 0.75) /
(1 + numpy.abs(x * y) * 0.05))
return x, y, z
Bunday holda, biz endi kontur funktsiyasidan foydalana olmaymiz, bizga boshqa funktsiya - trikontur kerak bo'ladi. Eng muhimi, tricontour funktsiyasi matplotlib.tri.tricontour.TriContourSet klassini qaytaradi, bu shuningdek ContourSet sinfining hosilasidir, ya'ni etiketkalash uchun biz yuqorida muhokama qilingan kabel funktsiyasidan foydalanishimiz mumkin va daraja chiziqlarining o'zlari sath chizmalarining dizayniga o'xshashdir. kontur funktsiyasi uchun. Tashqi ko'rinish sozlamalari bilan trikontour funktsiyasi quyidagi misolda ko'rsatilgan:
# -*- coding: utf-8 -*-
import pylab
import numpy
def makeData():
x = numpy.random.rand(2000) * 20.0 - 10.0
y = numpy.random.rand(len(x)) * 20.0 - 10.0
z = (numpy.sin(x * 0.3) * numpy.cos(y * 0.75) /
(1 + numpy.abs(x * y) * 0.05))