import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义三个变量的范围 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) z = np.linspace(-5, 5, 100) # 使用 meshgrid 生成三维网格点 X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z) # 定...
import numpy as np # 定义输入数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([4, 5]) # 调用 meshgrid 函数生成网格 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 计算网格上所有值的和 sum_of_grid = np.sum(X * Y) print("X:\n", X) print("Y:\n", Y) print("Sum of grid values:", sum...
Y=np.meshgrid(x,y)# 计算Z值,例如Z = X^2 + Y^2Z=X**2+Y**2# 绘制三维曲面图fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='viridis')ax.set_xlabel('X Axis')ax.set_ylabel
接着使用meshgrid生成坐标矩阵。 根据X和Y,计算Z的值。 调用plot_surface绘制出Z的图像。 运行程序,可以得到二元函数z的图像。 使用网格数据,还可以绘制等高线图: 等高线图,同样可以用于展示损失函数。 例如,使用plt.contour,绘制z=x^2+y^2的三维等高线图像。
在数据可视化的世界中,3D曲面图是一种强大的工具,能够将复杂的数据模式以清晰直观的方式展现出来。Python提供了多种库和工具,使得创建和定制3D曲面图变得简单而令人兴奋。本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库绘制令人印象深刻的3D曲面图。 准备工作 首先,确保你的Python环境中安装了Matplotlib...
mplot3d import Axes3D 4 x = np.array([0,1,2]) 5 y = np.array([0,1]) 6 X,Y = np.meshgrid(x,y)#X,Y扩展成了矩阵, 7 print(X) 8 print(Y) 9 theta0, theta1, theta2 = 2, 3, 4 10 ax = Axes3D(plt.figure())#用来画三维图 11 Z = theta0 + theta1*X + theta2*Y...
在使用meshgrid函数之前,我们首先需要了解一维数组的概念。一维数组是由一列数值组成的数据结构,可以用来表示向量或序列。在Python中,一维数组可以使用numpy库中的array函数来创建。我们可以通过指定起始值、终止值和步长来生成一维数组。 生成一维数组后,我们就可以利用meshgrid函数来生成二维坐标点。在使用meshgrid函数时,我...
1importnumpyasnp2frommatplotlibimportpyplotasplt3frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D4x=np.array([0,1,2])5y=np.array([0,1])6X,Y=np.meshgrid(x,y)#X,Y扩展成了矩阵,7print(X)8print(Y)9theta0,theta1,theta2=2,3,410ax=Axes3D(plt.figure())#用来画三维图11Z=theta0+theta1*X+theta2*...
)ax = Axes3D(fig)X = np.array([0,1,2])Y = np.array([4,5,6])X, Y = np.meshgrid...
接着使用meshgrid生成坐标矩阵。 根据X和Y,计算Z的值。 调用plot_surface绘制出Z的图像。 运行程序,可以得到二元函数z的图像。 使用网格数据,还可以绘制等高线图: 等高线图,同样可以用于展示损失函数。 例如,使用plt.contour,绘制z=x^2+y^2的三维等高线图像。 其中相同颜色的圆圈,代表了相同的高度z。 将坐标系修...