odeint import numpy as np import matplotlib.pyplot...函数的要求 track1 = track1.T track2 = track2.T #绘图 fig = plt.figure() ax = p3.Axes3D(fig) # Setting the...只能对二维数据进行,所以是0:2 #set_3d_properties(track1[2,0])对第3维进行set_data ball1.set_data(track1[...
ax.set_title('3D line plot') plt.show() 输出结果如下所示: 上述代码中的 ax.plot3D() 函数可以绘制各种三维图形,这些三维图都要根据(x,y,z)三元组类来创建。 02、3D散点图 通过ax.scatter3D() 函数可以绘制 3D 散点图,示例代码如下: from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import...
2)) x = np.linspace(-6, 6, 30) y = np.linspace(-6, 6, 30) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z');...
Excel tools: 这是 Matplotlib 为了实现与 Microsoft Excel 交换数据而提供的工具; Mplot3d:它用于 3D 绘图; Natgrid:这是 Natgrid 库的接口,用于对间隔数据进行不规则的网格化处理。 Matplotlib安装 Matplotlib 是 Python 的第三方绘图库,它非常类似于 MATLAB。在使用 Matplotlib 软件包之前,需要对其进行安装。本节以...
import matplotlib.pyplot as plt #绘图用的模块from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D坐标的函数fig1=plt.figure() #创建一个绘图对象ax=Axes3D(fig1) #用这个绘图对象创建一个Axes对象plt.show() #显示模块中所有绘图对象 绘制的3D坐标如图所示。更多的3D绘图方法请读者下来研究，...
np.abs(start - end)) == r[1] - r[0]:for ax in axs:ax.plot3D(*zip(start*scale, end*scale), color='C0')for i, ax in enumerate(axs):ax.set_aspect(aspects[i], adjustable='datalim')ax.set_title(f"set_aspect('{aspects[i]}')")plt.show()Poly3D支持阴影现在可以遮蔽 Poly3D...
ax.plot(x,y,z)ax.set_title("3D Line Plot - how2matplotlib.com")plt.show() Python Copy Output: 3. 三维曲面图 三维曲面图可以用来展示三维空间中的曲面,是研究复杂曲面形态的有力工具。 示例代码 3:绘制三维曲面图 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp ...
matplotlib是 Python 中最为常用的数据可视化库之一,它能够以多种形式将数据呈现在图表中,帮助数据分析师直观理解数据。无论是简单的折线图、柱状图,还是复杂的 3D 图形和动画,matplotlib都提供了灵活的 API 来满足这些需求。本文将从基础图形绘制开始,逐步深入讲解如何使用matplotlib实现更复杂的可视化效果。
ax2.set_zlim(0, 8.5) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3, projection='3d') ax3.scatter3D(data.x, data.y, data.z, c=data.z, cmap='Blues') ax3.view_init(35,45) ax3.set_xlabel('x', color ='red') ax3.set_ylabel('y', color ='red') ...
ax = fig.gca(projection='3d') # get current axes # Prepare arrays x, y, z theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) z = np.linspace(-2, 2, 100) r = z**2 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) ...