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...
以下是一个基本的plot_surface使用示例: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 生成数据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(figsize=(10,8))ax=fig.add_...
代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmimportnumpydefH(n,f,l,delta,H_abs,H_ph):c0=2.99796e8n0=1.00027+0jn1=complex(n[0],n[1])Sum=0foriinrange(1,delta+1):Sum=Sum+((n0-n1)*exp(complex(0,-1*2*pi*f*n1*l/c0))/(n1+n0))**iH_Theo=4*n0*n1*e...
fig2=plt.figure()az=fig2.gca(projection='3d')az.plot_surface(X,Y,Z,rstride=8,cstride=8,alpha=0.3)cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='z',offset=min(Z)-1,cmap=cm.coolwarm)cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='x',offset=min(X)-1,cmap=cm.coolwarm)cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='y',offset...
在这个示例中,我们在plot_surface函数中添加了alpha参数,来设置曲面的透明度;同时,我们还添加了edgecolor参数,来设置曲面的边缘颜色。 绘制多个 3D Surface Plot 除了单个的 3D surface plot 外,我们还可以在同一个坐标系中绘制多个 3D surface plot,以便进行比较和分析。下面是一个示例代码,展示了如何绘制多个 3D ...
然后,我们创建了一个3D图形对象,并使用plot_surface()函数绘制了曲面图。最后,我们设置了图形标题和坐标轴标签,并使用show()函数显示了图形。注意:在运行代码之前,确保已经安装了numpy库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pip install numpy最热文章 云数据库与自建数据库有什么不同? Windows幻兽帕鲁服务器...
这段代码首先创建了一个由数据点构成的3D曲面,然后使用plot_surface方法将其绘制出来。通过face_color参数,我们可以为每个面片指定不同的颜色。在这个例子中,我们使用了6种不同的颜色,并将它们映射到面片上。通过调整alpha参数,可以控制透明度,从而更好地看到颜色的分布。最后,我们使用set_title、set_xlabel、set_yla...
sin(R) # 绘制3D表面图,设置行和列的步长,颜色映射使用彩虹色 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 绘制Z方向的等高线图,将等高线设置在Z=-2的位置,使用彩虹色 ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'...
az=fig2.gca(projection='3d') az.plot_surface(X,Y,Z,rstride=8,cstride=8,alpha=0.3) cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='z',offset=min(Z)-1,cmap=cm.coolwarm) cset=az.contour(X,Y,Z,zdir='x',offset=min(X)-1,cmap=cm.coolwarm) ...
fig= plt.figure()#定义图像窗口ax = Axes3D(fig)#在窗口上添加3D坐标轴ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride =1,#rows stride:指定行的跨度为1(只能是int)cstride =1,#columns stride:指定列的跨度为1cmap = plt.get_cmap('Spectral')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x',offset = -4)#创建在xz...