[Pythonによる科学・技術計算] 2次元(カラー)等高線等の描画，可視化，matplotlib - Qiitaはじめに matplotlibのpcolor, imshow, contourメソッドを用いて等高線図を作成する。 追記： 2017年8月28日: pcolormeshとcontourをミックスした内容(4)を追加した。 内容 (1) $z=sin(x)+cos(y)$を考え，それを[0,x,10], [0,y,10]の範囲でpcolorで描画する。 pcolormeshを使っている。pcolor()よりも高速である。 (2) impshowを使った描画例 (3) contorを使った等高線図 (4) pcolormeshとcontourをミックスした図 例(1): pcolormeshの利用 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 10, 0.05) #x軸の描画範囲の生成。0から10まで0.
![[Pythonによる科学・技術計算] 2次元(カラー)等高線等の描画，可視化，matplotlib - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5b2f03790afebaf107f9291ee82d76acf62d90a9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTkyNDU3JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTAwNTcwNzUzP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTRlMmY5NjlmYzdmYWQxMGYwY2JhYzU4OTE0NGJiNjhh%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D009305004c08f1286a31861ddde3847f%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJUUzJTgxJUFCJUUzJTgyJTg4JUUzJTgyJThCJUU3JUE3JTkxJUU1JUFEJUE2JUUzJTgzJUJCJUU2JThBJTgwJUU4JUExJTkzJUU4JUE4JTg4JUU3JUFFJTk3JTVEJTIwMiVFNiVBQyVBMSVFNSU4NSU4MyUyOCVFMyU4MiVBQiVFMyU4MyVBOSVFMyU4MyVCQyUyOSVFNyVBRCU4OSVFOSVBQiU5OCVFNyVCNyU5QSVFNyVBRCU4OSVFMyU4MSVBRSVFNiU4RiU4RiVFNyU5NCVCQiVFRiVCQyU4QyVFNSU4RiVBRiVFOCVBNiU5NiVFNSU4QyU5NiVFRiVCQyU4Q21hdHBsb3RsaWImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz05ZTc2MzM2Y2FlMzNlMmMyMDZiZmI4ZDA2MGRmYjU5NA%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzY2lfSGFydSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTgyM2Y5YTZkZTY4Yjg1MjM5NjJlYmFhYjBlZWViOGU5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D400f34f620b4f4e2a1ca8d28c72d1cbb)
https://www.pynote.info/entry/seaborn-color-map
matplotlibのcmap(colormap)パラメータの一覧。 | カタログクリップ
