plot_surface() 选择题关于以下代码输出结果的说法中正确的是?import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.linspac
ax.plot_surface( Xc, Yc, Zc, cstride = 1, rstride = 1, edgecolor = 'y' ) ax.plot_surface( Xp, Yp, Zp, cstride = 1, rstride = 1, edgecolor = 'b' ) ax.plot_surface( Xp, Yp, Zf, cstride = 1, rstride = 1, edgecolor = 'r' ) ax.set_xlabel( 'x' ) ax.set_ylabel(...
projection='3d')# 绘制实心圆ax.plot_surface(x,y,z,color='blue')# 设置图形属性ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')ax.set_title('Solid Circle')# 显示图形plt.show()
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后使用下面的两种方式之一声明要创建三维子图: ax = fig.gca(projection='3d') ax = plt.subplot(111, projection='3d') 接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
ax.set_title('Surface plot') # show plot plt.show() 输出: 3D 曲面图具有 2D 等高线图投影 使用Matplotlib 绘制的 3D 曲面图可以投影到 2D 曲面上。下面的代码创建了一个 3D 绘图并将其在 2D 等高线图上的投影可视化:示例: Python3实现 # Import libraries ...
mplot3d import axes3d ax = plt.axes(projection='3d') x = arange(-5, 5, 0.1) y = arange(-5, 5, 0.1)x,y = meshgrid(x, y) R = sqrt(x*2+y**2) z = sin(R) ax.plot_surface(x, y, z) ax.set_xlabel('X Axes') ax.set_ylabel('Y Axes') ax.set_zlabel('Z ...
自问自答吧：首先ax.plot_surface（）这个函数本来就是描点画曲面图的方法，如果像我这样找不到Z与X...
2)#计算Z轴数据(高度数据)Z = (Z1 - Z2) * 2#绘制3D图形ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1,#rstride(row)指定行的跨度cstride=1,#cstride(column)指定列的跨度cmap=plt.get_cmap('rainbow'))#设置颜色映射#设置Z轴范围ax.set_zlim(-2, 2)#设置标题plt.title("3D图") ...
python plot_surface 画梯度线 文心快码BaiduComate 要在Python中使用matplotlib库绘制3D曲面并添加梯度线,你可以按照以下步骤进行。这里我们将使用numpy来生成数据,并使用matplotlib的plot_surface函数来绘制3D曲面,然后计算梯度并绘制梯度线。 1. 导入必要的库 首先,你需要导入必要的库,包括matplotlib和numpy。 python ...
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') ...