基于Python+Matplotlib绘制渐变色扇形图与等高线图
作者：侯小啾
这篇文章主要为大家介绍了如何利用Python中的Matplotlib绘制渐变色扇形图与等高线图，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以了解一下方法
渐变色扇形图
使用 python - matplotlib 颜色地图plt.cm模块儿，来绘制出颜色渐变、更加好看的扇形图。也称彩虹图，但是也不限于彩虹图，可以选择的颜色地图（colormap）有：
Paired, autumn, rainbow, gray, spring, Darks。
下边以颜色地图rainbow为例（彩虹图），写出以下代码，并展示各种颜色样式下的图像效果。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
# 字体使用楷体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 准备数据
shapes = ['安徽省', '云南省', '福建省', '河南省', '辽宁省',
'重庆', '湖南省', '四川省', '北京', '上海', '广西壮族自治区', '河北省',
'浙江省', '江苏省', '湖北省', '山东省', '广东省']
values = [842, 866, 1187, 1405, 1495, 1620, 1717,
2313, 2378, 3070, 4332, 5841, 6482, 7785, 9358, 9818, 20254]
s = pd.Series(values, index=shapes)
labels = s.index
sizes = s.values
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), facecolor='#cc00ff')
# rainbow
# 这里的len(sizes)是选择的颜色的个数，也是绘制饼图的数据个数，
# 此处参数通常写为np.arange(len(sizes))/len(sizes)形式，不用纠结太多关于其用法。
colors = cm.rainbow(np.arange(len(sizes))/len(sizes))
patches, texts, autotexts = ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.0f%%',
startangle=180,
colors=colors,
pctdistance=0.8,
textprops={'fontsize': 15, 'color': '#8B1A1A'},
)
ax.set_title('部分地区某指标占比图', loc='center', fontsize=25, color='blue')
plt.show()
图像效果如下：
除此之外，也可以调用cm模块的get_cmap()方法来完成。可以对该方法有所了解（小啾觉得上边展示的方法是更为方便的）。
以Paired颜色地图 为例：
以颜色地图autumn为例：
以颜色地图gray为例：
以颜色地图spring为例：
等高线
绘制等高线图使用的是matplotlib.pyplot的contourf()方法。
该函数语法如下：
plt.contourf(X, Y, f(X,Y))
其中 X和Y都是二维数组。（meshgrid()方法作用后的 网格化 形式）
f(X,Y)指的是对X、和Y使用f()函数进行计算的结果，计算的结果作为该坐标点的高度。
一段可以参考的示例代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算x,y坐标对应的高度值
def fun(x, y):
return (1-x/2+x**2+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)
# 设置个背景色
plt.figure(facecolor='#66ff33')
n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)
# 把x,y数据转换为二维数据（网格化）
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 填充等高线
plt.contourf(X, Y, fun(X, Y))
# 显示图表
plt.show()
其中fun(x, y)是计算高度的公式，可以根据我们的需求自由定制。
绘制出的图像效果呈现如下：
到此这篇关于基于Python+Matplotlib绘制渐变色扇形图与等高线图的文章就介绍到这了,更多相关Python Matplotlib扇形图 等高线图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！