在plot_surface函数中,我们传入了X、Y、Z三个坐标轴的数据,以及cmap参数来指定颜色映射。 自定义 3D Surface Plot 的外观 除了简单的 3D surface plot 外,我们还可以对其外观进行自定义,包括颜色、透明度、线型等。下面是一个示例代码,展示了如何自定义 3D surface plot 的外观: importmatplotlib.pyplotaspltfrommp...
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...
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...
subplot(111, projection='3d') surface = subplot3d.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=matplotlib.cm.coolwarm, linewidth=0.1) plt.show() def plotting_contourf(): """ 3d 等高线图 """ x = np.linspace(-5, 5, 50) y = np.linspace(-5, 5, 50) X, Y = np....
(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....
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) ...
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 ...
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=2, cstride=1, cmap = plt.cm.Blues_r) #❹ ax.set_xlabel("X") ax.set_ylabel("Y") ax.set_zlabel("Z"); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ①载入mplot3d模块; ②mgrid创建X-Y平面的网格并计算网格上每个点的高度z,和imshow()...
- `plot_surface(X, Y, Z, ...)`: 绘制三维曲面图。 - `X`、`Y`、`Z`:表示网格点的x、y、z坐标值。 - `...`:其他用于自定义样式的参数,例如曲面的颜色、透明度等。 - `set_xlabel(label)`, `set_ylabel(label)`, `set_zlabel(label)`: 设置x、y、z坐标轴的标签。
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap='coolwarm')# 添加颜色条以显示z值 fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)# 显示图形 plt.show()通过上述代码，我们不仅能够绘制出基本的三维图形，还可以根据需求调整图形的各种属性，如颜色、透明度等，从而更精确地表达数据信息。此外，Matplotlib提供了丰富的...