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...
2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 代码语言:javascript 复制 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei' # 设置为微软雅黑字体 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体 若不进行该设置,会报错字体缺失 1. 3D线框图(3D Line Plot) 3d绘图...
plt.plot(y+2,'3')#不声明marker,默认ls = Noneplt.plot(y+2.5,marker ='3')#声明了marker,ls 默认是实线plt.show() 多参数连用 #颜色、点型、线型x = np.linspace(0,5,10) plt.plot(x,3*x,'r-.') plt.plot(x, x** 2,'b^:')# blue line with dotsplt.plot(x, x** 3,'go-.'...
# 3D 轴(属于 Axes3D 类)是通过将 projection="3d"关键字参数传递给 Figure.add_subplot 来创建的: from mpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(100)y=np.random.randint(0,300,100)z=np.random.randint(0,200,100)# 3D线图 defline_3d():# 线 fig...
.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')x1=[1,2,3,4,5]y1=[2,3,4,5,6]z1=[3,4,5,6,7]x2=[5,4,3,2,1]y2=[6,5,4,3,2]z2=[7,6,5,4,3]ax.plot(x1,y1,z1,label='Line 1')ax.plot(x2,y2,z2,label='Line 2',color='red')...
ax = plt.axes(projection='3d') # 三维螺旋线的数据 zline = np.linspace(0, 15, 1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray') # 三维散点的数据 zdata = 15 * np.random.random(100) ...
mplot3d是matplotlib中专门绘制3D图表的工具包，它主要包含一个继承自Axes的子类Axes3D，使用Axes3D类可以...
from mpl_toolkits import mplot3d import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ax = plt.axes(projection='3d') # 三维线的数据 zline = np.linspace(0, 15, 1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray') ...
ax.plot3D(x, y, z, 'gray') ax.set_title('3D line plot') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 现在,无涯教程可以绘制各种三维图类型。最基本的三维图是根据(x,y,z)三元组创建的 3D线图。这可以使用ax.plot3D函数创建。
ax = plt.axes(projection='3d') # 三维螺旋线的数据 zline= np.linspace(0,15,1000) xline=np.sin(zline) yline=np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline,'gray') # 三维散点的数据 zdata=15* np.random.random(100) xdata= np.sin(zdata) +0.1* np.random.randn(100) ...