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_...
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。 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...
引言 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...
ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis') # 添加标题 ax.set_title('三维曲面图') # 显示图表 plt.show() 总结 在本文中,我们提供了一个完整的指南,介绍了如何使用 Matplotlib 创建基本的图表,并展示了一些高级用法。以下是本文的主要总结:
3D surface (colormap)matplotlib.org/stable/gallery/mplot3d/surface3d.html 有: testprj.py importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmA=np.matrix([[3.0,2.0],[2.0,6.0]])b=np.matrix([[2.0],[-8.0]])# we will use the convention that a vector is a column vectorc=0....
# Plot the surface. surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False) # Customize the z axis. ax.set_zlim(-1.01, 1.01) ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) # A StrMethodFormatter is used automatically ...
plt.figure(figsize=(10,6),dpi=80)# 设置三维坐标fig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)X=np.arange(-4,4,0.25)Y=np.arange(-4,4,0.25)# XY平面的网格数据X,Y=np.meshgrid(X,Y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 画3d图rstride=row_stride行跨、cstride=column_stride列跨ax.plot_surface(X,Y...
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...
在一张图里绘制sin,cos的图形,并展示图例 x = np.linspace(0,10,1000) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, np.sin(x), label='sin') ax.plot(x, np.cos(x),'--', label='cos') ax.legend(); 多子图 在2个子图中,显示sin(x)和cos(x)的图像 ...