ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2) # 等高线投影图 # 绘制3D曲面图 surf = ax1.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis', edgecolor='none') ax1.set_xlabel('X axis') ax1.set_ylabel('Y axis') ax1.set_zlabel('Z axis') ax1.set_title('3D Surface Plot') ax1.view_init(elev=30, ...
f = np.zeros((len(z),len(z[0])),tuple)foriinrange(len(f)):forjinrange(len(f[i])): f[i][j] = ((nor[i][j][0]-nor_x_min)/(nor_x_max-nor_x_min), (nor[i][j][1]-nor_y_min)/(nor_y_max-nor_y_min),1.0)# 使用面片法向作为面片颜色ax.plot_surface(x, y, z, ...
using Pkg Pkg.add("Plot") 安装完成后,可以使用以下代码示例来绘制3D曲面: 代码语言:txt 复制 using Plot # 生成数据 x = range(-5, stop=5, length=100) y = range(-5, stop=5, length=100) f(x, y) = sin(sqrt(x^2 + y^2)) # 绘制3D曲面 plot(x, y, f, st=:surface) 这段代码...
pyplot 在三维图形绘制方面的功能 Matplotlib 的 pyplot 模块在三维图形绘制方面提供了强大的功能,它允许用户创建各种类型的三维图表,包括三维散点图、三维线图、三维表面图、三维直方图等。通过 mpl_toolkits.mplot3d 工具包,pyplot 能够轻松地处理三维数据的可视化,为数据分析和科学计算提供了有力的支持。 如何使用 pyp...
matplotlib也支持3D绘图,这对于需要展示三维数据的场合非常有用。我们需要先导入mpl_toolkits.mplot3d模块: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后,创建一个3D轴对象,并使用plot_surface()等函数绘制3D图形: fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ...
fig.add_axes(ax)# plot surfaceZ_fit = function([X_data, Y_data], *parameters)# 绘制拟合得到的曲面ax.plot_surface(X_data, Y_data, Z_fit, alpha=0.5)# 绘制原始数据点ax.scatter(x_data, y_data, z_data, color='red')# 设置坐标轴ax.set_xlabel('X data') ...
ax = fig.gca(projection='3d')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)ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')ax.legend() plt.show()散点图 Axes3D.scatter (xs...
但您提供的是2D数组。要让这段代码正常工作，您需要使用axes3d.plot_surface或axes3D.plot_wireframe...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个简单的图形plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot([1,2,3,4],[1,4,2,3],label='Data from how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 添加总标题plt.suptitle('My First Plot with how2matplotlib.com',fontsize=16)plt.legend()p...
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d') # plot a 3D surface like in the example mplot3d/surface3d_demo X = np.arange(-5, 5, 0.25) Y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) Z = np.sin(R) surf = ax.plot...