import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 导入绘制三维的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(20,10)) # 绘制三维曲线 axl = fig.add_subplot(221,projection='3d') theta = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 500) z = np.linspace(-2,2,500...
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...
3. 3D条形图(3D Bar 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.arange(3) # x轴位置 y = np.arange(3) # y轴位置 x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y) # 创建网格 z = np.array([[1, 2, 3],...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefcustom_function(x,y):returnnp.sin(x)*np.cos(y)# 生成网格数据x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)# 使用自定义函数计算Z值Z=custom_function(X,Y)# 创建3D图形fig=plt.figure...
简介:【100天精通Python】Day65:Python可视化_Matplotlib3D绘图mplot3d,绘制3D散点图、3D线图和3D条形图,示例+代码 1mpl_toolkits.mplot3d功能介绍 mpl_toolkits.mplot3d是 Matplotlib 库中的一个子模块,用于绘制和可视化三维图形,包括三维散点图、曲面图、线图等。它提供了丰富的功能来创建和定制三维图形。以下是...
3D绘画绘制常用函数 Axes3D() ax.plot_surface() 其中,X,Y,Z分别代表网格化后的x,y,z坐标;rstride代表行(row)的宽度;cstride代表列(column)的宽度;cmap代表填充的色调,这里选择rainbow色调,其可选择的内容可以参考https://m
ax = fig.gca(projection='3d') 2.2. 同一张图中绘制多个三维曲线 代码和输出结果如下: #import necessary modulefrommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np#load data from file#you replace this using with opendata1 = np.loadtxt("./stereo/CameraTrajectoryNew...
python matplot 绘制3d动图 python matplotlib 3d 散点图 散点图显示两组数据的值,如图1-1所示。 每个点的坐标位置由变量的值决定,并由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关性。 例如,身高—体重、温度—维度。 图1-1 散点图示例 使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图,其中x和y是相同长度的数组...
# 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...
add_subplot(projection='3d') ax.plot_trisurf(x, y, z, triangles=tri.triangles, cmap=mlt.colormaps['OrRd'], linewidth=0.1, edgecolor = 'black') fig.canvas.manager.set_window_title('苹果曲面') plt.show() 然后用pipenv run apple_surface.py运行。 啊哈,一个漂亮的苹果就出现了,试试看用...