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码
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...
fill_between, fill_betweenx, fill_poly, contourf, pcolormesh, scatter3D, plot3D, plot_surface, contour3D, bar3D等高级功能让你能绘制出3D图表、等高线图等复杂图像 例如生成3D数据并创建3D图形: x_3d = np.linspace(-5, 5, 100) y_3d = np.sin(x_3d) z_3d = np.cos(x_3d)0 0 发表评论 ...
在Matplotlib中,三维绘图主要依赖于mpl_toolkits.mplot3d模块。要开始三维绘图,首先需要创建一个带有3D投影的轴对象。 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 在这里添加绘图代码plt.title('3D Plot Example - ...
也可以不创建Figure对象而直接调用接下来的plot()进行绘图,这时matplotlib会自动创建一个Figure对象。 figsize参数指定Figure对象的宽度和高 度,单位为英寸。 此外还可以用dpi参数指定Figure对象的分辨率,即每英寸所表示的像素数, 这里使用默认值80。 因此本例中所创建的Figure对象的宽度为8*80 = 640个像素 plt.figure...
3D网格动态图 最后,添加一条连接每个时间步长的所有值的线,创建网格: def update_mesh_lines_3D(num, data, columns, dates, cmap, lines, mesh_lines, ax): ''' Function that updates the lines of a plot in 2D ''' # get the slice # current_slice = data[num:261+num, :] current_slice =...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #构造需要显示的值 X=np.arange(0, 5, step=1)#X轴的坐标 Y=np.arange(0, 9, step=1)#Y轴的坐标 #设置每一个(X,Y)坐标所对应的Z轴的值,在这边Z(X,Y)=X+Y Z=np.zeros(shape=(5, 9)) ...
反转的颜色映射也可以应用于3D图表,如表面图。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 创建数据x=np.linspace(-3,3,100)y=np.linspace(-3,3,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 绘制3D表面图fig=plt.figure(figsize=(10,8))ax...
3D网格动态图 最后,添加一条连接每个时间步长的所有值的线,创建网格: defupdate_mesh_lines_3D(num, data, columns, dates, cmap, lines, mesh_lines, ax):'''Functionthat updates the lines of a plotin2D''' # get the slice# current_slice = data[...
9. 画3D图 frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fig=plt.figure()#在fig里面加一个3D的axesax =Axes3D(fig) X= np.arange(-4,4, 0.25) Y= np.arange(-4,4, 0.25)#把X,Ymesh到二维空间X,Y =np.meshgrid(X, Y)#生成一个高R = np.sqrt(X**2 + Y**2) ...