【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十九):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot) python深度学习contourplot教程 Python本身是一种伟大的通用编程语言,在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法,...
fill_between, fill_betweenx, fill_poly, contourf, pcolormesh, scatter3D, plot3D, plot_surface, contour3D, bar3D等高级功能让你能绘制出3D图表、等高线图等复杂图像 例如生成3D数据并创建3D图形: x_3d = np.linspace(-5, 5, 100) y_3d = np.sin(x_3d) z_3d = np.cos(x_3d)0 0 发表评论 ...
Under-Plot Area和Under-Plot Area - 2小节则探讨了如何填充图表下方的区域，为图表增添更多的视觉效果。Polar Plots小节则带领我们进入了极坐标图的世界，这种图表类型对于展示周期性数据非常有效。最后，Matplotlib with Style小节则教会了我们如何使用预设的样式来快速美化我们的图表。三、探索三维世界：3D可视化 当我们...
只有在载入mplot3d模块之后此列表中才会出现'3d’投影模式。’aitoff、’hammer'、lambert、 'mollweide’等均为地图投影,’polar’为极坐标投影,’rectilinear'则是默认的直线投影模式 除了绘制三维曲面之外,Axes3D对象还提供了许多其他的三维绘图方法。请读者在官方 网站查看各种三维绘图的演示程序。 7. matplotlib 技...
首先，使用subplot(projection='3d')函数来开启三维模式并创建一个子图。接着，利用这个子图的plot_surface()方法来绘制曲面，同时，我们还可以通过调整水平和垂直方向的步长来控制曲面的平滑度，步长越小，曲面越光滑。在matplotlib库中，我们同样可以利用三维图形子图来绘制三维柱状图。首先，通过调用subplot(projection='...
3D图用于显示三维数据。需要mpl_toolkits.mplot3d模块。 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.rand(50) ...
Mplot3d:它用于 3D 绘图; Natgrid:这是 Natgrid 库的接口,用于对间隔数据进行不规则的网格化处理。 Matplotlib.pyplot接口汇总 绘图类型 函数名称 描述 Bar 绘制条形图 Barh 绘制水平条形图 Boxplot 绘制箱型图 Hist 绘制直方图 his2d 绘制2D直方图 Pie 绘制饼状图 Plot 在坐标轴上画线或者标记 Polar 绘制极坐标...
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...
mpl_toolkits.mplot3d模块在matplotlib基础上提供了三维作图的功能。 例子: #%fig=使用mplot3D绘制的三维曲面图 import mpl_toolkits.mplot3d #❶ x, y = np.mgrid[-2:2:20j, -2:2:20j] #❷ z = x * np.exp( - x**2 - y**2) ...
plot(x,y) plt.show() 极坐标 属性设置同点图、线图中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig = plt.figure(2) #新开一个窗口 ax1 = fig.add_subplot(1,2,1,polar=True) #启动一个极坐标子图 theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) #角度数列值 ax1.plot(theta,2*np.ones_...