ax.set_zlabel('Z Axis') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先创建了一个由数据点构成的3D曲面,然后使用plot_surface方法将其绘制出来。通过face_color参数,我们可以为每个面片指定不同的颜色。在这个例子中,我们使用了6种不同的颜色,并将它们映射到面片上。通过调整alpha参数,可以控制透明度,从而更好地看到颜...
matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个关键字参数projection='3d'就可以创建三维Axes。 import matplotlib.pyplot as plt 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...
x = np.array(range(0,8)) y = np.random.randint(1,100,8) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(x, y)#反转X轴ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.invert_xaxis() ax2.plot(x, y) 上例两个子图的X轴顺序是相反的。 3.2. 反转Y轴 fig = plt.figure() x = np.array(range(0,8))...
6))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制散点图scatter=ax.scatter(x,y,z)# 设置轴标签ax.set_xlabel('X axis - how2matplotlib.com')ax.set_ylabel('Y axis - how2matplotlib
axes3d.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_zoomX1))#将X,Y,轴的坐标轴放大50倍,原来是1234,这样就会显示50,100,150,200 axes3d.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_zoomX2)) plt.tick_params(labelsize=12) labels = axes3d.get_xticklabels() + axes3d.get_yticklabels() + axes3d...
最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图,可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建,默认情况下,散点会自动改变透明度,以在平面上呈现出立体感三维的线图和散点图#绘制三角螺旋线from mpl_toolkitsimport mplot3d%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport python画三维散点图 ...
axes2.set_title('insert title'); 如果我们并不关心坐标轴的位置是否要明确处于画图窗口的哪个位置,我们可以采用matplotlib布局工具中的一个,例如subplots,用法如下: In [11]: fig, axes = plt.subplots() axes.plot(x, y, 'r') axes.set_xlabel('x') ...
set_alpha(0.5) show() 3D 图[源码文件] from pylab import * from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) ...
plt.plot(x,x*x) plt.show() 具体实现效果: 2. 添加文字-text 设置坐标和文字,可以使用 matplotlib.pyplot 对象中 text() 接口。其中 第一、二个参数来设置坐标,第三个参数是设置显示文本内容。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 ...
plt.plot(x, np.sin(x)) plt.xlim(10, 0) plt.ylim(1.2, -1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个函数可以在一个函数调用中就完成 x 轴和 y 轴范围的设置,传递一个[xmin, xmax, ymin, ymax]的列表参数即可: plt.plot(x, np.sin(x)...