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...
frommpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# function for z axisdeff(x,y):returnnp.sin(np.sqrt(x**2+y**2))# x and y axisx=np.linspace(-1,5,10)y=np.linspace(-1,5,10)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=f(X,Y)fig=plt.figure()ax=plt.axes(projection='3d')ax...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefcustom_function(x,y):returnnp.sin(x)*np.cos(y)# 生成网格数据x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)# 使用自定义函数计算Z值Z=custom_function(X,Y)# 创建3D图形fig=plt.figure...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper function to make an array of random numbers having shape (n, ) with each number distribute...
为了绘制线框图,我们将使用matplotlib 库中的plot_wireframe()函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from mpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt #functionforz axis deff(x,y):returnnp.sin(np.sqrt(x**2+y**2))# x and y axis ...
result1 = np.array([loss_function(X, y, i, theta2) for i in theta1_space]) result2 = np.array([loss_function(X, y, theta1, i) for i in theta2_space]) fig1 = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.subplot(221) plt.plot(theta1_space, result1) ...
首先,我们需要导入matplotlib.pyplot、numpy库,并从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D模块。 然后,创建一个figure对象,指定图形的大小为(20,10)。我们可以通过fig.add_subplot()方法在这个图形中创建一个子图来绘制图形。 在子图1中: 生成三维曲线的数据,使用np.linspace()生成theta的数值范围,然后计算相应的x、y和...
result1 = np.array([loss_function(X, y, i, theta2) for i in theta1_space]) result2 = np.array([loss_function(X, y, theta1, i) for i in theta2_space]) fig1 = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.subplot(221) plt.plot(theta1_space, result1) ...
首先创建一个三维绘图区域, plt.axes() 函数提供了一个参数projection,将其参数值设置为 "3d"。如下所示: #导入三维工具包mplot3d from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #创建3d绘图区域 ax = plt.axes(projection='3d') ...
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...