import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefrom matplotlib.colors import ListedColormapx=np.array([1,3])y=np.array([1,4])z=np.array([[2,3],[3,4]])plt.xlim(1,3)plt.ylim(1,4)colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(z))])plt.contour(x,y,z,cmap=cmap, alpha=0.8)   # alpha调整图像透明度plt.show()

x=np.array([1,2])y=np.array([1,4])z=np.array([[1,2], [3, 4]])plt.xlim(1,2)plt.ylim(1,4)colors = ('red', 'blue', 'lightgreen', 'gray', 'cyan')cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(z))])  # np.unique()是把数组元素去重plt.contourf(x, y, z,cmap=cmap, alpha=0.6)   ###plt.show()

contour和contourf

• 绘制三维图
• 其中前两个参数x和y：两个等长一维数组
• 第三个参数z： 二维数组（表示平面点xi, yi映射的函数值）。

由于contourf可以填充等高线之间的空隙颜色，呈现出区域的分划状，所以很多分类机器学习模型的可视化常会借助其展现。

 

 

参考：https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/78513712