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 ...
(111,projection='3d')surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='viridis',edgecolor='none')# 设置视角和标签 ax.view_init(elev=45,azim=60)# 自定义视角 ax.set_xlabel('X Axis')ax.set_ylabel('Y Axis')ax.set_zlabel('Z Axis')ax.set_title("Custom View Angle in 3D Plot")plt.tight_layout()...
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 ...
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...
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。
fig=plt.figure()ax=plt.axes(projection='3d')ax.contour3D(X,Y,Z,50,cmap='binary')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')ax.set_zlabel('z'); 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...
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。
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...
一旦模块被导入,三维 axes 就可以像其他普通 axes 一样通过关键字参数projection='3d'来创建: %matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 1. fig = plt.figure()ax = plt.axes(projection='3d') 1. 三维axes 激活后,我们可以在上面绘制不同的三维图表类型。三维图表在 notebook 中...