importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 生成随机数据n=100x=np.random.rand(n)y=np.random.rand(n)z=np.random.rand(n)colors=np.random.rand(n)sizes=1000*np.random.rand(n)scatter=...
2. 3D散点图(3D Scatter Plot) 用于可视化三维数据的散点图,通过在三维空间中绘制数据点来展示数据的分布。 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.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand(100) # y轴数...
最基本的三维图是根据(x, y, z)三元组创建的散点图的线或集合。与前面讨论的更常见的二维图类比,这些可以使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数创建。 这些调用签名几乎与它们的二维对应的签名相同,所以对于控制输出的更多信息,你可以参考“简单的折线图”和“简单的散点图”。在这里,我们将绘制一个三角螺旋线,并且...
Axes3D.``scatter(xs,ys,zs=0,zdir=‘z’,s=20,c=None,depthshade=True, *args, **kwargs) 返回Patch3DCollection, 其他参数向下传递给plot函数 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random....
Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画。 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ...
以下是创建3点三维三角形的步骤: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建一个3D坐标轴: 代码语言:txt 复制 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 定义三个点的坐标: 代码语言:txt 复制 x ...
matplotlib表示连续函数图形用plot()函数,表示离散函数图形用scatter()函数。 这2个函数适用二维作图,也适用三维作图。 绘制二维图及三维图重点思维: 无论你绘制二维或是三维,你均可利用函数y=f(x)或z=f(x,y),即 你需要找到自变量与应变量,二维图就需找x,y;三维图就需找x,y,z ...
第三和第四个单元格的组合sub3 = fig.add_subplot(2,2,(3,4)) # 两行两列,合并第三和第四单元格sub3.plot(theta, y, color = 'darkorchid', alpha = .7)sub3.set_xlim(0, 6.5)sub3.set_ylim(0, 1)sub3.set_xlabel(r'$\theta$ (rad)', labelpad = 15)sub3.set_ylabel('y', ...
这是一个可能的解决方案,p1和p2只是一些测试点: p1 = np.arange(4) p2 = np.arange(4) * 2 fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') sc1 = ax.scatter(p1[0],...
# Create subplots and plot data for i, ax in enumerate([fig.add_subplot(2, 2, i + 1, projection='3d') for i in range(4)]): ax.scatter3D(data_df.x, data_df.y, data_df.z, c=data_df.z, cmap='Blues') ax.view_init(*[30 * i, 30 * (i + 1)]) # Set different view...