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, y_mesh = np.meshgrid(x, y) # 创...
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(111,projection='3d')ax.contour3D(x,...
mplot3D绘制三维图 contour3D三维等高线图 view_ini()旋转3D特定角度 线框和曲面图 曲面三角测 plot_trisurf 形成三角形曲面 Ex 莫比乌斯环 多子图 多子多福 plt.axes([0.65, 0.65, 0.2, 0.2]) plt.subplot(2, 3, i) plt.subplot()快速创建子图 plt.GridSpec()更复杂的子图 用Basemap可视化地理数据 用Seab...
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 ax.contour(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))# 设置z轴的维度,...
SurfacePlot ContourPlot FilledContourPlot PolygonPlot BarPlot Text 写在篇后 写在篇前 matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个...
ax.contour3D()可以用来创建三维等高线图,该函数要求输入数据均采用二维网格式的矩阵坐标。同时,它可以在每个网格点(x,y)处计算出一个z值。 以下示例展示了如何绘制三维正弦等高线图。代码如下: from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据x=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))# 绘制等高线图plt.figure(figsize=(10,8))contour=plt.contour(X,Y,Z)plt.colorbar(contour)plt.title('Basic Contour Plot - how2...
使用matplotlib 库绘制 3D 线图 使用Matplotlib 绘制 3 维散点图 要使用散点绘制相同的图形,我们将使用matplotlib 中的scatter()函数。它将使用不同的点绘制相同的直线方程。 # importing mplot3d toolkitsfrommpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
mplot3d工具集是matplotlib内置的标配,可用来实现3D可视化功能。如果生成的图形在单独的窗口显示,你还可以用鼠标旋转三维图形的轴进行查看。 mplot3d仍然使用Figure对象,只不过Axes对象要替换为该工具集的Axes3D对象。因此,使用Axes3D对象前,需要先将其导入进来。 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 下面一节我...
fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') ax.contour3D(X, Y, Z,50, cmap='binary') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') ax.set_title('3D contour') plt.show() 执行上面示例代码,得到以下结果 -...