Matplotlib tricontour()：绘制非结构化网格等高线（附带实例）

在 matplotlib 中，提供了 ax3d.tricontour() 函数绘制非结构化网格等高线。函数的格式为：

• ax3d.tricontour(x, y, z)：x，y，z为一维数组，根据 x，y，z 形成非结构化网格，绘制等高线。
• ax3d.tricontour(x,y,z,zdir='x',levels=10)：绘制 x 方向等高线。

另外，levels、cmap 等参数与二维绘图函数相同；offset=0 参数把等值线投影到指定坐标。

【实例】绘制非结构化网格等高线。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 显示负号
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['u'SimHei']

n_angles = 26
n_radii = 10
min_radius = 0.35
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
angles = np.linspace(0, 3 * np.pi, n_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles

x = (10 * radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (10 * radii * np.sin(angles)).flatten()
z = (np.cos(16 * radii) * np.cos(3 * angles) + np.sin(8 * radii)).flatten()
triang = tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1), y[triang.triangles].mean(axis=1)) < min_radius)

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_aspect('equal')
tcf = ax1.tricontourf(triang, z)
fig1.colorbar(tcf)
ax1.tricontour(triang, z, colors='k')
fig1.suptitle('matplotlib.pyplot.tricontour()实例')
plt.show()

运行程序，效果如下图所示：