ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))# 绘制从3D曲面到底部的投影,zdir 可选'z'|'x'|'y'|分别表示投影到z,x,y平面 # zdir='z',offset=-2表示投影到z=-2上 ax.contour(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap=plt.get_cma
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_subplot(111,projection='3d')# 绘制表...
import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')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))...
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') surf = ax.plot_surface(x, y, z, facecolors=plt.cm.viridis(colors), shade=False) # 添加颜色条 fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) plt.show() 可能遇到的问题和解决方法 颜色数组形状不匹配:确保facecolors数组的形状与...
我尝试使用 matplotlib 的plot_surface 制作简单的 3D 绘图,下面是最小的示例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm x_test = np.arange(0.001, 0.01, 0.0005) y_test = np.arange(0.1, 100, 0.05) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...
plt.show() 这段代码将创建一个类似plot_surface的3D曲面图,但使用的是plot_wireframe函数。您可以根据需要调整参数来获得更好的视觉效果。总结:如果您在使用新版本的Matplotlib时遇到plot_surface无效果的问题,请检查您的Matplotlib版本和安装情况,并考虑使用替代方案,如ax.plot_wireframe()函数。这样,您就可以继续在...
importAxes3D# 生成数据点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))# 创建三维图形窗口fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制表面图ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='coolwarm',alpha=0.5)# 显示图形plt....
这里我们将使用numpy来生成数据,并使用matplotlib的plot_surface函数来绘制3D曲面,然后计算梯度并绘制梯度线。 1. 导入必要的库 首先,你需要导入必要的库,包括matplotlib和numpy。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 2. 准备要绘制的数据 你需要...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math fig = plt.figure() #建立图形窗口 ax = fig.gca( projection = '3d' ) #使用三维坐标 theta = np.arange( 0, 2 * math.pi, 0.05 ) rou = np.arange( 0, 1, 0.005 ) ...
有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务:`plt.contour用于等高线图,plt.contourf用于填充的等高线图,plt.imshow``用于显示图像。...我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white...另外,我们将添加一个plt.colorbar()命...