在Matplotlib中绘制3D图形的第一步是创建一个3D坐标轴。我们可以通过在plt.figure()方法中添加projection='3d'参数来创建一个3D坐标轴。 示例代码2:创建3D坐标轴 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')plt.show() Python Copy...
plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')x=np.linspace(-5,5,50)y=np.linspace(-5,5,50)x,y=np.meshgrid(x,y)z=np.sin(np.sqrt(x**2+y**2))ax.contour3D(x,y,z,50,cmap='binary')ax.set...
ax.plot3D(x, y, z,'gray') ax.set_title('3D line plot') plt.show() 输出结果如下所示: 上述代码中的 ax.plot3D() 函数可以绘制各种三维图形,这些三维图都要根据(x,y,z)三元组类来创建。 02、3D散点图 通过ax.scatter3D() 函数可以绘制 3D 散点图,示例代码如下: from mpl_toolkits import m...
1. 3D线框图(3D Line Plot) 3d绘图类型(1):线框图(Wireframe Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890293?spm=1001.2014.3001.5501编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890293?spm=1001.2014.3001.5501 https://blog.csdn...
一、线框架图 Axes3D.plot_wireframe() 线框架图通过勾勒出空间网格来体现出二元函数的图像,常用于地形的勾勒,立体函数的绘制。 其语法为 axes3D.plot_wireframe(x,y,z,其它参数) x,y为水平方向的坐标,z表示函数的高度起伏。这里的x,y应是np.meshgrid()形成的二维方向数组。
接着,我们使用plot函数绘制了线图。最后,使用show函数显示图表。曲面图(Surface Plot)在Matplotlib中,可以使用surface函数来创建3D曲面图。以下是一个简单的示例:```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 导入3D绘图工具包from matplotlib import cm # ...
[<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3D at 0x1f0ee3b35d0>]4. 三维散点图 fig = plt.figure(figsize=(5, 3))axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)fig.add_axes(axes)# 画散点图x = np.random.rand(50)y = np.random.rand(50)z = np.random.rand(50)axes.scatter(x, y, z, ...
3,'go-.')# green dashed lineplt.show() 点线的设置 三种设置方式 对实例使用一系列的setter方法 x = np.arange(0,10) y = np.random.randint(10,30,size =10) line,= plt.plot(x, y) line2 = plt.plot(x,y*2,x,y*3) line.set_linewidth(5) ...
xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray') # Data for three-dimensional scattered points zdata = 15 * np.random.random(100) xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)