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_...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp# 创建一个新的图形fig=plt.figure(figsize=(10,8))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 设置标题ax.set_title("How to plot 3D surface with a single point - how2matplotlib.com")plt.show() P...
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = plt.get_cmap('rainbow')) # 绘制从3D曲面到底部的投影,zdir 可选 'z'|'x'|'y'| 分别表示投影到z,x,y平面 # zdir = 'z', offset = -2 表示投影到z = -2上 ax.contour(X, Y, Z, zdir = 'z', offset = -2, cma...
最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图,可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建,默认情况下,散点会自动改变透明度,以在平面上呈现出立体感三维的线图和散点图#绘制三角螺旋线from mpl_toolkitsimport mplot3d%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport python画三维散点图 ...
3D散点图和线图 matplotlib中提供3D画图库为mplot3d,在使用时,我们通过一个关键字projection="3d"即可创建3D坐标轴。具体代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from mpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
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...
SurfacePlot ContourPlot FilledContourPlot PolygonPlot BarPlot Text 写在篇后 写在篇前 matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个...
plt.plot(x,np.sin(x))plt.xlim(-1,11)plt.ylim(-1.5,1.5); 如果某些情况下你希望将坐标轴反向,你可以通过上面的函数实现,将参数顺序颠倒即可: plt.plot(x,np.sin(x))plt.xlim(10,0)plt.ylim(1.2,-1.2); 相关的函数还有plt.axis()(注意:这不是plt.axes()函数,函数名称是 i 而不是 e)。这个...
"""importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#从-1---1之间等间隔采66个数.也就是说所画出来的图形是66个点连接得来的#注意:如果点数过小的话会导致画出来二次函数图像不平滑x = np.linspace(-1,1,66)# 绘制y=2x+1函数的图像y =2* x +1plt.plot(x, y) plt...
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...