7. 3D表面投影图(3D Surface Projection 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(-2, 2, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-2, 2, 100) # y轴数据范围 x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x...
Matplotlib允许我们轻松调整视角: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dx=np.linspace(-5,5,50)y=np.linspace(-5,5,50)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')surf=ax.plot_surfac...
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。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 设置图形大小和样式plt.figure(figsize=(12,10))plt.style.use('seaborn')# 创建3D坐标系ax=plt.axes(projection='3d')# 设置标题ax.set_title('3D Surface Plot Environment - how2matplotlib.com')# 这里添加绘图代码...
之前,我们已经尝试了用Python + matplotlib来绘制二维贝塞尔曲线。今天,我们看看如何用Python + matplotlib来绘制三维贝塞尔曲面。 备注:请参考《Python快速安装实践 – 2024甲辰龙年版》安装Pipenv,然后创建一个matplotlib虚拟环境,并安装matplotlib 再用你熟悉的编辑器输入以下代码,保存为bezier_surface.py: ...
接下来,我们将使用matplotlib的mplot3d工具包绘制3D曲面图。我们创建一个3D图形对象,然后使用scatter函数绘制点,使用plot_surface函数绘制曲面。注意,这里我们使用x、y值的范围来创建曲面。 # 创建3D图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制点 ax.scatter(x, y, z,...
SurfacePlot ContourPlot FilledContourPlot PolygonPlot BarPlot Text 写在篇后 写在篇前 matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个...
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.linspace(-5, 5, 100)y = np.linspace(-5, 5, 100)X, Y = ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 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+Y**2))# 创建图形和子图对象fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制三维曲线ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='viridis...
The surface is made opaque by using antialiased=False. Also demonstrates using the LinearLocator and custom formatting for the z axis tick labels. '''frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmfrommatplotlib.tickerimportLinearLocator,FormatStrFormatterimportnumpyas...