▲ 3D 绘制Surface ▲ 绘制3D球表面 (2) 举例 '''***********3Dsurface(colormap)***********Demonstrates plotting a3Dsurface coloredwiththe coolwarm colormap.The surfaceismade opaque by using antialiased=False.Also demonstr
➤01 3D plot 1.基本语法 在安装matplotlib之后,自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。 #Importing Libraries import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d #3D Plotting fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection="3d") #Labeling ax.set_xlabel('X Axes') ax.set_ylabel...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D 接下来,我们创建一个Figure对象和一个Axes3D对象,用于绘制三维图形: fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') 现在,我们可以使用plot_surface函数绘制一个三维曲面。下面是一个简单的例子: x=np.linspace(-5,5,...
*** ▲ 3D 绘制Surface ▲ 绘制3D球表面 (2) 举例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行AI代码解释 ''' *** 3D surface(color map) *** Demonstratesplottinga 3D surface colored with the coolwarm color map The surface is made opaque by using antialiased=False. Also demonstrates...
Python中使用Matplotlib绘制3D表面图的全面指南 参考:3D Surface plotting in Python using Matplotlib Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它不仅能绘制2D图形,还能创建复杂的3D图表。本文将深入探讨如何使用Matplotlib绘制3D表面图,这是一种用于展示三维数据的强大工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到高级技巧,...
➤013D plot 1.基本语法 在安装matplotlib之后,自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。 #Importing Libraries importmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d #3D Plotting fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection="3d") #Labeling ...
Happy plotting! 绘制3D条形图 除了散点图、曲面图和线框图之外,我们还可以绘制3D条形图,展示数据之间的差异和关系。 # 生成示例数据 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = np.random.randint(1, 10, size=(len(categories), len(categories))) x_bar, y_bar = np.meshgrid(np.arange(...
在这个例子中,我们使用ax.plot_surface()函数绘制了一个三维表面图。np.meshgrid()函数用于创建网格点,而cmap参数指定了颜色映射。 5. 绘制三维等高线图 等高线图可以在三维空间中展示相等值的轮廓线。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure(figsize=(8,6)...
title='3D Surface Plot') fig.show() 以上代码将生成一个展示了函数表面的三维曲面图。 绘制线框图 最后,我们将绘制一个线框图,展示数据的连续性。 # 生成线框数据 theta = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100) z_line = np.linspace(-2, 2, 100) ...
#画三维图 import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from pylab import * fig=figure() ax=Axes3D(fig) x=np.arange(-4,4,0.1) y=np.arange(-4,4,0.1) x,y=np.meshgrid(x,y) R=np.sqrt(x**2+y**2) z=np.sin(R) ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,...