5. 3D等高线图(3D Contour Plot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.linspace(-5, 5, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-5, 5, 100) # y轴数据范围 x_mesh
9. 3D等高线投影图(3D Contour Projection Plot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 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 + ...
利用Axes3D.plot_surface() 绘制的三维网格曲面 01. Matplotlib 可视化三维网格面 代码 # 导入包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import plotly.graph_objects as go # 生成曲面数据 x1_array = np.linspace(-3,3,121) x2_array = np.linspace(-3,3,121) xx1, xx2 = np.meshgri...
contour = ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='viridis') # 添加标签和标题ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')ax.set_title('3D Contour Plot') # 显示图形plt.show() 六、绘制3D散点图 具体代码如下: import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d ...
二、contour3d * contour3d(scalars, ...) * contour3d(x, y, z, scalars, ...) * contour3d(x, y, z, f, ...) scalars是三维数组(3-D),x,y,z用numpy.mgrid生成,是三维数组 x, y, z = ogrid[-5:5:64j, -5:5:64j, -5:5:64j] ...
等高线图(Contour Plot)是一种用于表示三维数据的二维可视化工具。它通过在二维平面上绘制等高线,表示不同坐标点的高度或值。在Python中,Matplotlib库提供了强大的功能来生成等高线图。本教程将通过代码示例和详细解释,帮助你掌握如何使用Matplotlib绘制等高线图。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 二、创建数据 在绘制三维图形时,首先需要准备好数据。数据可以是函数生成的,也可以是从文件中读取的。以下是生成数据的示例代码: # 创建数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) ...
7.contour3方法 一、利用Python绘制三维曲面 以求z=x^2 + y^2为例,其步骤如下: 1.导入相应的包: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#画3d图案所必需的 1. 2. 3. 2.创建二维平面网格meshgrid() ...
七、等高线(Contour plots) 基本用法: 1 ax.contour(X, Y, Z, *args, **kwargs) code: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X...
要创建一个三维曲面图以及其下方的等高线投影图,我们可以使用`matplotlib`库中的`Axes3D`来绘制三维曲面,并使用`contour`或`contourf`在同一图中添加等高线或等高线填充图作为投影。下面是一个具体的示例代码,演示如何实现这一需求: ```python import numpy as np ...