他のいくつかのグラフィックス

1）、グレースケール

def f(x_, y_): 
    return (1 - x_ / 2 + x_ ** 5 + y_ ** 3) * np.exp(-x_ ** 2 - y_ ** 2)
n = 5
x = np.linspace(-2, 3, 3 * n)
y = np.linspace(-2, 3, 2 * n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.imshow(f(X, Y))
plt.show()

ここでmeshgrid()生成されたメッシュ。
結果は以下の通りであります：
ここに画像を挿入説明

2）、3次元図（plot_surface）

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X ** 2  + Y ** 2)
Z = np.cos(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='hot')
plt.show()

rstridex方向の縞間隔は、xに0.25の間隔が、デフォルト値は1です。
cstrideY方向、0.25、デフォルト値のY方向の間隔の縞間隔。

結果は以下の通りであります：
ここに画像を挿入説明

3）、フィールドパターンの量（矢筒）

n = 10
X, Y = np.mgrid[0:n, 0:n]
plt.quiver(X, Y,color = 'R')
plt.show()

np.mgrid()生成2D、3Dマトリックスは：行の数は、第1のパラメータnp.mgridによって決定され、列の数は、ブロードキャスト・メカニズムを使用して充填された第1パラメータnp.mgrid、によって決定されます。

結果は以下の通りであります：
ここに画像を挿入説明

4）輪郭（contourf、輪郭）

def f(x_, y_):
    return (1 - x_ / 2 + x_ ** 5 + y_ ** 3) * np.exp(-x_ ** 2 - y_ ** 2)


n = 256
x = np.linspace(-1, 3, n)
y = np.linspace(-1, 3, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 4, alpha=.75, cmap='jet')
plt.contour(X, Y, f(X, Y), 4, colors='black', linewidth=.5)
plt.show()

coutour([X, Y,] Z,[levels], **kwargs)

contourf満たされたアウトラインを描きます：

パラメータ	入門
X、Y	類似配列、任意
とともに	非常に価値の輪郭を描き、マトリックスのような
レベル	INTアレイ等、代替的に、輪郭線の数及び位置を決定/面積
アルフ	フロート、必要に応じて、間のアルファブレンディング値0（透明）と1（不透明）
CMAP	STRやカラーマップ、オプション
カラーマップ	データ値（浮動小数点）のために、それぞれのカラーマップRGBA色表現にスペーサから見て間隔をスケーリングするためのデータを変換