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...
5,50)y=np.linspace(-5,5,50)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 绘制等高线图contour=ax.contour(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='viridis')ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_zlabel('Z Label')ax.set_title('3D Contour Plot - how...
1. 线框图(Wireframe Plot) 用于可视化三维数据,通过绘制连接数据点的线来显示数据的分布和形状。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotasplt from mpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp # 生成数据 x=np.linspace(-5,5,50)# x轴坐标 y=np.linspace(-5,5...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 导入绘制三维的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(20,10)) # 绘制三维曲线 axl = fig.add_subplot(221,projection='3d') theta = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 500) z = np.linspace(-2,2,500...
python matplot 绘制3d动图 python matplotlib 3d 散点图 散点图显示两组数据的值,如图1-1所示。 每个点的坐标位置由变量的值决定,并由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关性。 例如,身高—体重、温度—维度。 图1-1 散点图示例 使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图,其中x和y是相同长度的数组...
2. 创建基本的3D正弦波 让我们从创建一个基本的3D正弦波开始。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 创建数据点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(figsiz...
What is matplotlib? Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, interactive visualization in Python. We can as follows: 创建高质量的图片 创建可以交互的、放大、拖动、更新的图片 定制化风格和尺寸 导出为不同的格式 在Jupyter notebook或其他应用中使用 ...
使用matplotlib绘制3D图表 除了绘制经典的二维图表外,matplotlib还支持绘制三维图表,通过mplot3d工具可以实现,只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可,常见的折线图,散点图,柱状图,等高线图等都可以进行三维图表的绘制,只需要同时提供x,y,z三个坐标轴对应的值即可,下面来看下具体用法...
简介:【100天精通Python】Day65:Python可视化_Matplotlib3D绘图mplot3d,绘制3D散点图、3D线图和3D条形图,示例+代码 1mpl_toolkits.mplot3d功能介绍 mpl_toolkits.mplot3d是 Matplotlib 库中的一个子模块,用于绘制和可视化三维图形,包括三维散点图、曲面图、线图等。它提供了丰富的功能来创建和定制三维图形。以下是...
ax.plot(x, np.sin(x)); 同样的,我们可以使用 pylab 接口(MATLAB 风格的接口)帮我们在后台自动创建这两个对象: plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们需要在同一幅图形中绘制多根线条,只需要多次调用plot函数即可: plt.plot(x, np.sin(x)) plt.plot...