以下是一个基本的plot_surface使用示例: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 生成数据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))# 创建3D图形fig=plt.figure(figsize=(10,8))ax=fig.add_...
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...
5,0.25)Y=np.arange(-5,5,0.25)X,Y=np.meshgrid(X,Y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='viridis')ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_zlabel('Z Label')ax.set_title('3D Surface Plot')plt.show()...
4. 3D曲面图(3D Surface 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) # 创建...
(projection='3d')az.plot_surface(X,Y,Z,rstride=8,cstride=8,alpha=0.3)cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='z',offset=min(Z)-1,cmap=cm.coolwarm)cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='x',offset=min(X)-1,cmap=cm.coolwarm)cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='y',offset=max(Y)+0.05,cmap=cm....
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z) plt.show() 4. 渲染性能低下 在绘制大规模数据的三维图形时,渲染性能可能会显著下降,导致图形显示缓慢。 解决方法: 减少数据点数量:对数据进行下采样或简化。 使用快速渲染方法:如ax.plot_wireframe代替ax.plot_surface。
然后,我们创建了一个3D图形对象,并使用plot_surface()函数绘制了曲面图。最后,我们设置了图形标题和坐标轴标签,并使用show()函数显示了图形。注意:在运行代码之前,确保已经安装了numpy库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pip install numpy最热文章 秒哒,全面开放! 两连发!文心大模型4.5及X1,上线千帆!
fig= plt.figure()#定义图像窗口ax = Axes3D(fig)#在窗口上添加3D坐标轴ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride =1,#rows stride:指定行的跨度为1(只能是int)cstride =1,#columns stride:指定列的跨度为1cmap = plt.get_cmap('Spectral')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x',offset = -4)#创建在xz...
最初开发的Matplotlib,仅支持绘制 2d 图形,后来随着版本的不断更新, Matplotlib 在二维绘图的基础上,构建了一部分较为实用的 3D 绘图程序包,比如mpl_toolkits.mplot3d,通过调用该程序包一些接口可以绘制 3D散点图、3D曲面图、3D线框图等。 01、绘制3D图 ...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# 绘制曲面图 surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap='coolwarm')# 添加颜色条以显示z值 fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)# 显示图形 plt.show()通过上述代码，我们不仅能够绘制出基本的三维图形，还可以根据需求调整图形的各种属性，如颜色、...