view_init(elev=45, azim=60) # 仰角45度,方位角60度plt.title("3D Surface with Custom View Angle") plt.show() 2. 动态调整视角 通过交互式控件(如滑块)动态调整视角: 代码语言:javascript 复制 from matplotlib.widgets import
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自Github, 为《PythonDataScienceHandbook ...
xy=(6.28, 1), xytext=(10, 4), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) ax.annotate('local minimum', xy=(5 * np.pi, -1), xytext=(2, -6), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="angle3,angle
contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 有时候默认的视角角度不是最理想的,在这种情况下我们可以使用view_init函数来设置水平角和方位角。在下面的例子中,我们使用的是 60° 的水平角(即以 60° 俯视 ...
设置视角:可以通过 ax.view_init(elev=angle, azim=angle) 方法来设置图形的视角,其中 elev 是仰角,azim 是方位角。 设置网格线:可以通过 ax.grid(True) 来开启网格线,使图形更加清晰。 设置标签和标题:可以使用 ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel(), ax.set_zlabel() 和ax.set_title() 方法来设置坐标轴...
plt.xlabel("angle") plt.ylabel("sine") plt.title('sine wave') 完整的程序代码如下: + View Code 代码执行后,显示结果如下: 图1:sine正弦函数图像 您也可以在 Jupyter 笔记本中运行 Matplotlib 的绘图程序。通过命令行或者开始菜单的方式启动 Jupyter 笔记本。启动成功后,将上述代码拷贝到输入行内,如下所示...
view_colormap('RdBu') 后面我们会看到更多使用这些色图的例子。 Matplotlib 中有大量可用的色图;要看到它们的列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 中更加正规的使用颜色,你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。 颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。颜色条本身就是一个plt...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自Github, 为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章Matplotlib介绍部...
在Matplotlib 中,图形(类plt.Figure的一个实例)可以被认为是一个包括所有维度、图像、文本和标签对象的容器。维度(类plt.Axes的一个实例)就是你上面看到的图像,一个有边界的格子包括刻度和标签,最终还有我们画在上面的图表元素。在本书中,我们会使用变量名fig来指代图形对象,以及变量名ax来指代维度变量。
你可能第一个想到需要进行调整的部分就是线条的颜色和风格。plt.plot()函数接受额外的参数可以用来指定它们。通过指定color关键字参数可以调整颜色,这个字符串类型参数基本上能用来代表任何你能想到的颜色。