Matplotlib等高线图等高线图（有时称为水平面图）是一种将三维表面绘制在二维平面上的方法。它在y轴上绘制了两个预测变量X和Y，而响应变量Z则以等高线的形式呈现。这些等高线有时被称为z-切片或等响应值。如果您想观察变量Z随着两个输入变量X和Y的变化情况，使得Z=f（X，Y），则等高线图

出图结果如下：代码如下，按需修改clear;clc;numRows=100;%数据区域，步长，步数numCols=100;ax=-2;bx=2;ay=-2;by=2;hx=(bx-ax)/numCols;hy=(by-ay)/numRows;XXC=ax:hx:bx;%坐标阵，dataYYC=ay:hy:by;CCC=zeros(numRows+1,numCols+1);hold

1、工作职责分配表 工作职责分配表工作事项质量负责人技术负责人项目负责人外业人员内业人员仪器设备资料技术设计书√技术交底文件√技术总结√外业成果核查√内业成果核查√合同相关事项√原始资料收集情况√纠正预防措施表√√√施工日志√工程量确认单√现行体系有效文件

作者：还是大剑师兰特，曾为美国某知名大学计算机专业研究生，现为国内GIS领域高级前端工程师，CSDN知名博主，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，canvas，echarts等技术开发，欢迎加微信（gis-dajianshi），一起交流。查看本专栏目录-本文是第077个示例文章目录一

  1.选中点云数据节点 2.先生成dem数据->contourplot->genarate->export 3.结果 

简介等高线密度图（ContourDensityPlot）是一种可视化数据分布的有效方式，特别适用于显示二维数据的密度分布情况。Python提供了丰富的工具和库，使得创建等高线密度图变得相对容易。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Matplotlib库创建等高线密度图，并提供一个示例来演示整个过程。步骤

前言这一段里面都是我自己想说的话而已啦，如果想要直奔主题，请直接看向下一段。笔者的碎碎念嘛高考总算是结束了。一直想要搞一个讲大学的高等数学的系列文章，但是一直以来也没有时间付诸实践。在这个漫长的暑假期间，总算是有闲暇时间好好地讲一讲高数了，想想都很激动（并没有）呢~(^^

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本文以等高线分析为例，使用ArcMap软件，从GP分析服务的创建、发布、调用全过程进行演示。使用ArcGISPro发布GP服务请跳转：ArcGISPro创建、发布、调用GP服务全过程示例（等高线分析）本文示例使用软件：ArcGISDesktop10.3.1ArcGISJSAPI4.16注：阅读本文前需要对ArcGISGP服务，模型构建

在之前的文章介绍过使用ArcMap发布GP分析服务，由于ArcGIS后续不在更新ArcMap，改用ArcGISPro，本文对ArcGISPro发布GP分析服务进行说明。本文以等高线分析为例，使用ArcGISPro软件，从GP分析服务的创建、发布、调用全过程进行演示。使用ArcMap发布GP服务请跳转：本文示例使用（因为本人po

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