# 添加第一个子图ax1=fig.add_subplot(221,projection='3d')# 221表示2行2列的第一个子图ax1.set_title('3D Scatter Plot')# 设置子图标题# 创建数据x1=[1,2,3,4,5]y1=[5,4,3,2,1]z1=[1,2,3,4,5]# 绘制3D散点图ax1.scatter(x1,y1,z1,color='b')# 添加第二个子图ax2=fig.add_...
一、绘制3D坐标系 具体代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建图形和坐标轴 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义坐标轴范围 ax.set_xlim([0, 10]) ax.set_ylim([0, 10]) ax.set_zlim([0, 10]) ...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111, projection='3d') 编辑 二、直线绘制(Line plots) 基本用法: 1 ax.plot(x,y,z,label=' ') code: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 importmatplotlib as mpl frommpl_toolkits.mplot3d...
此图是用基于 Matplotlib 的 Path 通过赛贝尔曲线实现的,有对赛贝尔曲线感兴趣的朋友们可以去学习学习,在 matplotlib 中,figure 为画布,axes 为绘图区,fig.add_subplot()、plt.subplot() 方法均可以创建子图。以下是作图实践。 36import matplotlib.path as mpath import matplotlib.patches as mpatches import matplo...
ax = fig.add_subplot(4,3,4, projection='3d') #明明就是之前的线改下参数 t = np.linspace(0, 1, 500) r=20*t alpha = t*2*np.pi*90 beta = t*2*np.pi*10 x = r*np.sin(alpha)*np.cos(beta) y = r*np.sin(alpha)*np.sin(beta) ...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 二、直线绘制(Line plots) 基本用法: 1 ax.plot(x,y,z,label=' ') code: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) cset = ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) ax.clabel(cset, fontsize=9, inline=1) plt.show() 二维的等高线,同样可以配合三维表面图一起绘制: ...
帽子图1 3D 帽子图2importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fig = plt.figure # 指定图形类型为 3d 类型 ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # X, Y value X = np.arange(-5,5,0.25) ...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制折线图 ax.plot(x, y, z) 设置轴标签 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') 显示图形 plt.show() 六、绘制3D曲面 在各个学科领域,经常需要展示某个二元函数f(x, y)在三维空间中的图像。使用Matplotlib...
X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) # Plot the surface fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z, vmin=Z.min() * 2, cmap=cm.Blues) plt.show()...