今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface,真的非常强大,图片质量可以达到出版级别,而且 3D 图像可以旋转 ,可以从不同角度来看某个 3D 立体图,但是我发现各大中文开源社区有关 3D 绘图的代码都是千篇一律的,现除了看源码说明,我几乎得不到半点有关 plot_surface 的重要参数说明,而且我感觉纯英文的源...
首先创建一个三维绘图区域, plt.axes() 函数提供了一个参数projection,将其参数值设置为 "3d"。如下所示: #导入三维工具包mplot3dfrommpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()#创建3d绘图区域ax=plt.axes(projection='3d') 有了三维绘图区域,接下来就要构建 3d 图像...
在使用Matplotlib进行3D绘图时，我们可以利用其内置的`mpl_toolkits.mplot3d`工具包来创建和操作三维图形。首先，需要导入必要的模块，包括`matplotlib.pyplot`用于绘图，以及`Axes3D`类用于处理三维坐标轴。以下是一个简单的例子，展示如何绘制一个三维散点图：import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot...
matplotlib中提供3D画图库为mplot3d,在使用时,我们通过一个关键字projection="3d"即可创建3D坐标轴。具体代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from mpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt fig=plt.figure() ax=plt.axes(projection=“3d”) plt.s...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 1. 2. 3. 4. 5. 你可能会看到有的教程写的是ax = Axes3D(fig),这是version1.0.0之前的写法 三维绘图函数 LinePlot Axes3D.``plot(xs,ys, *args,zdir=‘z’, **kwargs) ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 生成数据t=np.linspace(0,10,100)x=np.sin(t)y=np.cos(t)z=t ax.plot(x,y,z,label='3D curve')ax.set_xlabel('X axis')ax.set_ylabel...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 加载数据 data = load_breast_cancer() X, y = data['data'][:,:2], data['target'] # 求出两个维度对应的数据在逻辑回归算法下的最优解 lr = LogisticRegression(fit_intercept=False)# 是否计算截距项 ...
首先,需要导入matplotlib的pyplot模块和mplot3d模块,以便能够创建3D图形。 python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建一个3D坐标轴对象: 使用plt.figure()创建一个新的图像窗口,然后使用add_subplot方法并设置projection='3d'参数来创建一个3D坐标轴对象。 python fig ...
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = plt.get_cmap('rainbow')) # 绘制从3D曲面到底部的投影,zdir 可选 'z'|'x'|'y'| 分别表示投影到z,x,y平面 # zdir = 'z', offset = -2 表示投影到z = -2上
创建3D图形和坐标轴: 与上面相同。 绘制曲面图: ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis') 设置坐标轴标签: 与上面相同。 显示图形: 与上面相同。 结论 通过本文的介绍,您应该已经掌握了使用Matplotlib绘制3D统计图的基本方法。无论是绘制3D散点图还是3D曲面图,都可以轻松实现。希望这些示例和步骤能够帮助您...