# cmap是颜色映射表 # from matplotlibimportcm # ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=cm.coolwarm)# cmap="rainbow"亦可 # 我的理解的 改变cmap参数可以控制三维曲面的颜色组合,一般我们见到的三维曲面就是 rainbow 的 # 你也可以修改 rainbow 为 coolwarm,验证我的结论 ax.plot_surface(X,Y...
plot_surface函数的参数包括X、Y、Z三个数组,分别表示曲面上的点的横坐标、纵坐标和高度。通过传入这些数组,plot_surface函数可以根据数据绘制出相应的三维曲面图。 使用曲面渐变的颜色可以使得曲面图更加生动和具有层次感。在plot_surface函数中,可以通过设置cmap参数来指定颜色映射,常用的颜色映射有"viridis"、"jet...
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...
plt.plot函数的这种灵活性提供了很多的可视化选择。查阅plt.plot帮助文档获得完整的选项说明。 使用plt.scatter绘制散点图 第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数,它的使用方法和plt.plot类似: plt.scatter(x, y, marker='o'); plt.scatter和plt.plot的主要区别在于,plt.scatter可以针对每个点设...
抗锯齿ax1.plot_surface(x1, y1, z1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)ax2.plot_surface(x2, y2, z2, color='b')ax3.plot_surface(x3, y3, z3, facecolors=colors, linewidth=0, antialiased=True)# 自定义Z轴ax1.set_zlim(-1.01, 1.01)ax1.zaxis.set_major_locator(...
# cmap是颜色映射表 # from matplotlib import cm # ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = cm.coolwarm) # cmap = "rainbow" 亦可 # 我的理解的 改变cmap参数可以控制三维曲面的颜色组合, 一般我们见到的三维曲面就是 rainbow 的 ...
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=10,cstride=10,cmap=plt.cm.winter) plt.show() plot_surface方法用于绘制曲面图: 参数rstride和cstride设置x、y轴方向上的采样步长,被采样的数据才会用于曲面的绘制,值越小表示采样精度越高,绘制的图像越精细,绘制时间也更长,与rcount和ccount参数不兼容; ...
plt.plot(x, x**2) plt.savefig("二次函数图.png") 这个时候在当前文件夹下会出现二次函数图.png文件 🏵️3.设置图形颜色和样式 默认情况下,matplotlib在连续点之间绘制一条直线。在某些情况下,为了方便对比信息,或者为了让图形更美观,我们需要对图形的颜色和形状进行设置 ...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 11.1. 3D曲面# plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)可以显示面 ArgumentDescription X, Y, Z Data values as 2D arrays rstride Array row stride (step size) cstride Array column stride (step size) rcount Use at most this many rows, defaults to...
# 画曲面图 # 行和列对应的跨度 # 设置颜色ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = plt.get_cmap('rainbow'))plt.show() 以上是matplotlib基于测试数据的数据可视化,结合实际项目中数据,代码稍加修改,即可有让人印象深刻的效果。