y_line=np.sin(z_line) ax.plot3D(x_line,y_line,z_line,'gray') z_points=15*np.random.random(100) x_points=np.cos(z_points)+0.1*np.random.randn(100) y_points=np.sin(z_points)+0.1*np.random.randn(100) ax.scatter3D(x_points,y_points,z_points,c=z_points,cmap='hsv');plt.s...
5,50)y=np.linspace(-5,5,50)X,Y=np.meshgrid(x,y)# 计算Z值Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 创建3D图形fig=plt.figure(figsize=(10,8))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制表面surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='coolwarm')# 添加颜色条fig.colorbar...
x=np.linspace(0,10,100)y=np.exp(x)fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,6))ax.plot(x,y,label='exp(x)')# 设置x轴主刻度间隔为1ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))# 设置y轴主刻度间隔为5000ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5000))ax.set_title('Using MultipleLocator - ho...
ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis', linewidth=0.5); 上图并未形象的表示出表面情况。这种情况下我们可以使用ax.plot_trisurf函数,它能首先根据我们的数据输入找到各点内在的三角函数形式,然后绘制表面(注意的是这里的 x,y,z 是一维的数组): ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_trisurf(x...
在以上代码中,我们使用 plt.bar3d(x, y, z) 来绘制三维柱状图。其中 x、y 和 z 分别表示柱体的横坐标、纵坐标和高度。除了上述常见的图像类型之外,matplotlib 还支持绘制其他类型的图像,例如直方图、等高线图等等。同时,matplotlib 还支持各种图像样式设置,例如颜色、线型、刻度、标签等等,可以方便地满足不同的可视...
因为plt Matplotlib显示图形时,x,y,z轴默认的刻度不是标准的,而是迎合画布大小。 要在Matplotlib 中绘制图形时保持标准刻度,可以使用 plt.axis('equal') 方法,该方法可以使 x 轴和 y 轴上的刻度长度相等,从而保持图形中的物理比例和标准刻度不变。 以下是一个示例代码,演示如何在 Matplotlib 中使用 plt.axis(...
ax.view_init(45, -45) 最后,我们显示图形: plt.show() 注意:在使用bar3d函数时,需要确保输入的z数组与x和y数组具有相同的形状,否则将无法正确绘制图形。此外,如果您想要改变柱状图的外观(例如颜色、透明度等),可以使用scatter3D函数代替bar3d函数,并使用s、c和alpha参数来控制柱子的大小、颜色和透明度。相关...
plot(xs=x, ys=y, zs=z, c="y", marker="*") plt.show() # 3D散点图 def scatter_3d(): # 散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') # s:marker标记的大小 # c: 颜色 可为单个,可为序列 # depthshade: 是否为散点标记着色以呈现深度外观。对 scatter() 的...
ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='viridis', edgecolor='none'); 上图的结果很显然没有使用网格绘制表面图那么清晰,但是对于我们并不是使用函数构建数据样本(数据样本通常来自真实世界的采样)的情况下,这能提供很大的帮助。例如我们下面会看到,能使用这种方法绘制一条三维的莫比乌斯环。
plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k', ecolor='blue') plt.show() 连续误差线表示的是连续量,可以使用 plt.plot 和 plt.fill_between 来画出。 importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np#图形显示风格plt.style.use('seaborn-whitegrid') ...