Python 具有非均匀矩阵网格的Matplotlib等高线图

我想画一个函数f（x，y）与x和x-y的等高线图。y轴网中的间距与x轴网不同，因此x-y是二维的，而x是一维的

我不知道如何设置网格。函数“

tricontourf

”可以处理非均匀网格，但只有在两个轴都是一维的情况下才能处理

contour

可以处理矩阵，但只处理f（x，y），而我需要一个轴作为矩阵

伪代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

def twoDfunction(x,y):
   return x + y # my function is more complicated than this

xaxis = np.linspace(0,10,100)
yaxis = np.linspace(0,10,22)
xminusyaxis = np.subtract(xaxis,yaxis)
functionsurfacevalues = twoDfunction(xaxis,yaxis)

fig =plt.figure(figsize=(10,10),dpi=300,facecolor='w')
ax1 = plt.subplot(111)
ax1.tricontourf(xaxis, xminusyaxis, functionsurfacevalues)

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我想让伪代码绘制

函数surfacevalue

与

x

和

xminusy

您需要做的是使用

np.meshgrid（）创建网格

然后绘制一个

等高线

或

等高线

绘图。

np.meshgrid

将根据您给定的内容生成不规则网格。您不需要曲面打印，因为您的数据实际上不是曲面

你面临的主要问题是，因为你的x轴和y轴的长度不同，你不能减去它们。否则，解决方案很简单，您可以遵循以下代码

import matplotlib.pyplot as plt

def twoDfunction(x,y):
   return (x + y) # my function is more complicated than this

xaxis = np.linspace(0,10,100)
yaxis = np.linspace(0,5,100)

xminusyaxis = np.subtract(xaxis,yaxis)

xx,yy = np.meshgrid(xaxis,xminusyaxis)

fig =plt.figure(figsize=(10,10),dpi=300,facecolor='w')
ax1 = plt.subplot(111)
ax1.contourf(xx, yy, twoDfunction(xx,yy))


plt.show()

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当xminusy是矩阵而不是向量时，如何使用Contourf？到目前为止，

surface\u plot

是可行的，但它并不优雅。我不知道如何从减去2个向量得到矩阵？我不清楚。对于给定的y，xminusy网格将移动y。因此，如果有ny点和mx点，xminusy网格的大小将为nx M。