在绘制三维图形时,至少需要指定x、y、z三个坐标轴的数据,然后再根据不同的图形类型指定额外的参数设置图形的属性。绘制三维曲面的方法plot_surface()语法如下: plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs) 其中常用的参数有:1)rstride和cstride分别控制x和y两个方向的步长,这决定了曲面上每个面片的大小;2)col...
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_...
from mpl_toolkits import mplot3d # 生成示例数据 x = np.outer(np.linspace(-2, 2, 30), np.ones(30)) y = x.copy().T z = np.sin(x ** 2 + y ** 2) # 创建三维曲面图 fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis') # 添...
plt.plot(x, x, label='linear') # Plot some data on the (implicit) axes. plt.plot(x, x**2, label='quadratic') # etc. plt.plot(x, x**3, label='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title("Simple Plot") plt.legend() 2、matplotlib中的概念 下面这张图...
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_
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后使用下面的两种方式之一声明要创建三维子图: ax = fig.gca(projection='3d') ax = plt.subplot(111, projection='3d') 接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
mplot3d import Axes3D fig = figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='hot') show() 手稿图...
plt.plot(x, np.sin(x))plt.title("A Sine Curve")plt.xlabel("x")plt.ylabel("sin(x)"); 这些标签的位置、大小和风格可以通过上面函数的可选参数进行设置。参阅 Matplotlib 在线文档和这些函数的文档字符串可以获得更多的信息。 当一幅...
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...
ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap("rainbow")) ax.contourf(X, Y, Z,zdir='z',offset=-2,cmap="rainbow") ax.set_zlim(-2,2) plt.savefig("3DMap.jpg") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.