日志
Python科学计算技巧积累八——colormap 和 contour map的绘制
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这篇博客主要是记录一下用Python绘制二维color map 和 contour map的方法。闲话少说，直接上程序分析。
# 生成一个3.2 * 2.8 inch的图片
plt.figure(figsize=(3.2, 2.8))
# 调整tick的大小
plt.rc('xtick', labelsize = 9)
plt.rc('ytick', labelsize = 9)
# 调整x坐标tick的数目，这里显示5个坐标值
plt.locator_params(axis = 'x', nbins = 5)
# 对二维图像的横竖坐标生成meshgrid
xx,yy = np.meshgrid(Wwg, HSi)
# 确定要标出的contour的值
v = np.array([2e-2, 0.05, 0.2, 0.5, 2])
# 画contour
cs = plt.contour(xx, yy, alpha_dBcm, v, colors = 'k')
# 在contour上标出数字，字体大小10号
plt.clabel(cs, inline = 1, fontsize = 10)
# 画color map
cm = plt.pcolor(xx, yy, tao_Si)
# 画colorbar
cbar = plt.colorbar()
# 画 xlabel 和ylabel
plt.xlabel('$W_{wg}$ ($\mu$m)', fontsize = 10)
plt.ylabel('$H_{Si}$ (nm)', fontsize = 10)
plt.title('Contour unit dB/cm', fontsize = 10)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 最后保存高dpi文件
plt.savefig('XXX.tif', format='tif', dpi=600)
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