import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ###图像属性设置、坐标轴设置、图例、某点的标注、透明度设置### x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x+1 y2 = x*x+2 plt.figure() plt.plot(x,y1) ###figure图像属性设置 plt.figure(num=3, figsize=(8,5)) #figsize(length,height) p...
plt.show() 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_xl...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 创建图形和轴fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 生成网格数据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))# 绘制曲面图surface...
x=np.linspace(0,10,100)y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.tan(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y1,alpha=0.3,label='Sin - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y2,alpha=0.6,label='Cos - how2matplotlib.com')plt.plot(x,y3,alpha=0.9,label='Tan - how2matplotlib.com')plt.ti...
plot()函数是Matplotlib中最常用的绘图函数之一。我们可以直接在plot()函数中设置alpha参数来调整线条的透明度。 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.linspace(0,10,100)y=np.sin(x)plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(x,y,alpha=0.3,label='Alpha 0.3')plt.plot(x,y+1,alpha=0.6,label=...
ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1, cmap=plt.cm.coolwarm)#用取样点(x,y,z)去构建曲面,rstride和cstride表示行列隔多少个取样点建一个小面 #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1 ...
ax4.plot_surface(X,Y,Z,alpha=0.3,cmap='winter')#生成表面, alpha 用于控制透明度 ax4.contour(X,Y,Z,zdir='z', offset=-3,cmap="rainbow")#生成z方向投影,投到x-y平面 ax4.contour(X,Y,Z,zdir='x', offset=-6,cmap="rainbow")#生成x方向投影,投到y-z平面 ...
importmatplotlib.pyplot as pltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpy as np 点击下方链接可前往各小节 使用指南1 - 绘图结构 (图像,坐标轴/子图,显示,保存) 使用指南2 - 绘图设置 (投影类型,字体,颜色,标题,坐标轴,图例,标记样式,线条样式,透明度,旋转,子图布局) ...
ax.plot_surface(X,Y,z,rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 投影,zdir决定投影方向 ax.contourf(X, Y, z, zdir='z',offset=-1.3, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) 1. 2. 3. 4. (三) 多图subplot plt.subplot:将图像窗口分成多个小窗口 ...
# 绘制三维图 frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D x= np.linspace(-10,10,100) y= np.linspace(-10,10,100) X,Y= np.meshgrid(x,y)#网格线z = np.sqrt(X**2+Y**2) ax=Axes3D(plt.figure()) ax.plot_surface(x,y,z)