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码
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...
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...
1. 基本3D线图 基本3D线图 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建数据 theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np....
1. 线框图(Wireframe Plot) 用于可视化三维数据,通过绘制连接数据点的线来显示数据的分布和形状。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt from mpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp # 生成数据
最初我尝试了常规的3D散点图: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np # 创建一些样本数据 n = 100 xs = np.random.rand(n) ys = np.random.rand(n) zs = np.random.rand(n) colors = np.random.rand(n) ...
frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d 2. 设置projection 在绘图之前,跟极坐标一样,需要设置projection plt.figure(1);ax=plt.subplot(111,projection='3d'); 二、plt.plot 绘制空间曲线 在输入数据上,从二维的图片需要输入x,y,变成需要输入x,y,z。其余参数与二维plot相同。
就需要加上这句话%matplotlib inline# 让图片中可以显示中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"# 让图片中可以显示负号plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 支持svg矢量图%config Inlinebackend.figure_format = "svg"# 3D引擎from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D ...
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。
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) ...