5. 3D等高线图(3D Contour Plot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.linspace(-5, 5, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-5, 5, 100) # y轴数据范围 x_mesh
ax.plot(x, y, z, label='3D Line') ax.legend() plt.show() 2. 3D等高线图 3D等高线图可以用来展示等值线在三维空间中的分布。 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.contour3D(x, y, z, 50, cmap='binary') ax.set_title('3D Contour Plot') plt.show()...
python深度学习contourplot教程 Python本身是一种伟大的通用编程语言,在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法,主要包含以下内容: Qomolangma 2024/07/29 2580 【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(二十):Matplotlib详解:2...
【Python基础+AI+数据分析】 Python中的数据可视化: 在三维空间中 将空间曲面绘制为 指定个数的等高线 contour3D() [太阳]选择题 代码中绘制的是什么类型的图? importnumpyas np importmatplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] y = [0,1...
python绘制3D图形,包括了3D坐标系、曲面图、直方图、等高线图、热力图、散点图、文字标签七种样式,具体如下: 一、绘制3D坐标系 具体代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d imp…
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) cset = ax.contour(X, Y, Z, extend3d=True, cmap=cm.coolwarm) ax.clabel(cset, fontsize=9...
Python Copy 3. 绘制基础3D Contours 示例1:绘制一个简单的3D Contour importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dx=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)x,y=np.meshgrid(x,y)z=np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(...
Python Copy Output: 5. 三维等高线图 三维等高线图(Contour plot)是一种用来表示三维表面上等值线的图形,通过二维平面上的等高线来展示三维曲面的高度变化。 示例代码 5:绘制三维等高线图 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp ...
ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmap='rainbow') #ax3.contour(X,Y,Z, zdim='z',offset=-2,cmap='rainbow) #等高线图,要设置offset,为Z的最小值 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 如果加入渲染时的步长,会得到更加清晰细腻的图像:ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride...
然后使用meshgrid生成4x4的坐标矩阵，计算出Z值，最后使用plot_surface绘制出三维图像。等高线图同样能展示函数特性，plt.contour可以创建三维等高线图，显示不同高度的区域。总的来说，通过Python和相应的函数，你可以直观地理解和展示多元函数的图像，这对于优化模型和理解损失函数特性是不可或缺的工具。