例如,您可以使用ax.plot_wireframe()函数来绘制三维网格线框图,它类似于plot_surface的效果。下面是一个使用ax.plot_wireframe()函数代替plot_surface函数的示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据 x = np.linspace(-5, 5, 100)...
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_...
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...
plot_surface():x,y,z,rstride(),cstride().contourf() :x,y,z,xzdir,offset 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...
(X**2+Y**2))# 绘制曲面图surface=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='viridis',linewidth=0,antialiased=False)# 添加颜色条fig.colorbar(surface,ax=ax,shrink=0.5,aspect=5)# 设置标签ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')# 显示图形plt.show()参数详解fig:图形对象,通过plt....
我尝试使用 matplotlib 的plot_surface 制作简单的 3D 绘图,下面是最小的示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm x_test = np.arange(0.001, 0.01, 0.0005) y_test = np.arange(0.1, 100, 0.05) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...
plot_surface(x1, x2, zs, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0) plt.show() windows11+powershell PS D:\work\python_work\ModernPython\codes\matplotlib\surface_plot\01> py.exe .\testprj.py 为便于检索,文章收录于: 迦非喵:Matplotlib绘图系列链接整理0 赞同 · 0 评论文章...
plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none') ax.set_title('surface'); 1. 2. 3. 4. 注意虽然每个颜色填充的表面都是二维的,但是表面的边缘不需要是直线构成的。下面的例子使用surface3D绘制了一个部分极坐标网格,能够让我们切入到函数内部观察效果: r = np....
matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图接口,包括二维和三维图形的绘制。Axes3D是matplotlib中用于创建三维坐标轴的对象,而plot_surface则是用于在三维空间中绘制表面的函数。 代码示例 ```python 创建一个新的图形和三维坐标轴 创建一个X-Y网格 ...
ax.plot_surface(c,d,e,rstride=1,cstride=1,cmap='rainbow') ax.scatter(c, d,e, c ='g', marker ='^')#将点标出来 结果: 我感觉对于3D图的绘制,因为此时x轴和y轴都是二维数组,按照2d中二维数组绘图时,会对以对其进行横向分割的方式,然后去进行连接。对于3d中,首先就是根据横向分割,然后按照...