matplotlibでの描写 等高線プロットの基礎をわかりやすく説明してみた

import numpy as np

# X座標
x = np.arange(3) # array([0, 1, 2])

# Y座標
y = np.arange(5) # array([0, 1, 2, 3, 4])

# 格子点作成
xx, yy = np.meshgrid(x, y)

print(xx)
-> array([[0, 1, 2],
          [0, 1, 2],
          [0, 1, 2],
          [0, 1, 2],
          [0, 1, 2]])

print(yy)
-> array([[0, 0, 0],
          [1, 1, 1],
          [2, 2, 2],
          [3, 3, 3],
          [4, 4, 4]])

# 格子点のリストとして表現
lattice_point_list = np.array([xx.ravel(), yy.ravel()]).T

print(lattice_point_list)
-> array([[0, 0],
          [1, 0],
          [2, 0],
          [0, 1],
          [1, 1],
          [2, 1],
          [0, 2],
          [1, 2],
          [2, 2],
          [0, 3],
          [1, 3],
          [2, 3],
          [0, 4],
          [1, 4],
          [2, 4]])

import matplotlib.pyplot as plt

# 描写
plt.scatter(xx, yy)
plt.show()

# 各点の原点からの距離を求める
distance_matrix = np.sqrt(xx**2 + yy**2)

print(distance_matrix)
-> array([[0.        , 1.        , 2.        ],
          [1.        , 1.41421356, 2.23606798],
          [2.        , 2.23606798, 2.82842712],
          [3.        , 3.16227766, 3.60555128],
          [4.        , 4.12310563, 4.47213595]])

plt.contour(xx, yy, distance_matrix)
plt.show()

plt.contourf(xx, yy, distance_matrix)
plt.show()

# データ作成
x = np.arange(-3, 3, 0.1)
y = np.arange(-3, 3, 0.1)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
z = np.sqrt(xx**2 + yy**2)

plt.contourf(xx, yy, z, cmap='Blues')

plt.contourf(xx, yy, z, cmap='spring')

plt.contourf(xx, yy, z, cmap='gray')

plt.gca().set_aspect('equal') # gcaはget current axesの略