yline, zline, 'gray') # 三维散点的数据 zdata = 15 * np.random.random(100) xdata = np....
zdata = 15 * np.random.random(100) xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); 注意默认情况下,图中的散点会有透明度的区别,用于体现在图中散点的深度。虽然三...
ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); 注意默认情况下,图中的散点会有透明度的区别,用于体现在图中散点的深度。虽然三维效果在静态图像中难以显示,你可以使用交互式的视图来获得更佳的三维直观效果。 三维轮廓图 类...
scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 注意默认情况下,图中的散点会有透明度的区别,用于体现在图中散点的深度。虽然三维效果在静态图像中难以显示,你可以使用交互式的视图来获得更佳的三维直观效果。 三维轮廓图 类似于我们...
ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens') 12345678910111213141516171819 三维等高线图 def f(x, y): return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) x = np.linspace(-6,6,30) ...
ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); 注意默认情况下,图中的散点会有透明度的区别,用于体现在图中散点的深度。虽然三维效果在静态图像中难以显示,你可以使用交互式的视图来获得更佳的三维直观效果。 三维轮廓图 类似于我们在[密度和轮廓图]中介绍的内容,mplot3d也包含着能够创建三维...
plt.ylim()→ax.set_ylim() plt.title()→ax.set_title() 在面向对象接口中,与其逐个调用上面的方法来设置属性,更常见的使用ax.set()方法来一次性设置所有的属性: ax=plt.axes()ax.plot(x,np.sin(x))ax.set(xlim=(0,10),ylim=(-2,2),xlabel='x',ylabel='sin(x)',title='A Simple Plot')...
from mpl_toolkits import mplot3d # 注意要导入mplot3d ax = plt.axes(projection="3d") zline = np.linspace(0, 15, 1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline ,zline)# 线的绘制 zdata = 15*np.random.random(100) xdata = np.sin(zdata) ydata =...
ax1 . set_title ( 'Elevation = 40$^circ$, Azimuth = 100$^circ$' ) ax2 = plt . subplot ( 122 , projection = '3d' ) ax2 . plot_trisurf ( xdata , ydata , zdata , cmap = 'inferno' ) ax2 . set_xlabel ( 'x' )
ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); 八、宝可梦数据集可视化 41.展示前5个宝可梦的 Defense,Attack,HP 的堆积条形图 pokemon = df['Name'][:5] hp = df['HP'][:5] attack = df['Attack'][:5] defense = df['Defense'][:5] ...