我们可以利用Matplotlib中的mpl_toolkits.mplot3d模块来绘制三维图形。 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建一个新的图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制三维散点图 a
importnumpyasnp# 导入numpyimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入matplotlibfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 导入3D绘图工具# 步骤2: 创建球面数据phi=np.linspace(0,np.pi,100)theta=np.linspace(0,2*np.pi,100)phi,theta=np.meshgrid(phi,theta)r=1x=r*np.outer(np.cos(theta),np.sin(phi))y=r*...
借助LS-Reader,对D3plot类型文件中的部分仿真结果进行了提取,包括节点坐标(D3P_NODE_COORDINATES)、节点速度(D3P_NODE_VELOCITIES)、单元节点索引(D3P_SHELL_CONNECTIVITY_MAT)、流体密度(D3P_2D_ALE_DENSITY)、单元内能密度(D3P_SHELL_INTERNAL_ENERGY_DENSITY)、物质体积分数(D3P_2D_ALE_VOLUME_FRACTION)和单元应力(...
首先,让我们通过将每栋建筑的颜色设置为红色来创建更基本的 3D 建筑地图版本。使用 Pydeck,最好使用 RGB 代码。此外,通过更改view_state,我们可以设置地图的中心以及缩放级别。 import pydeck as pdk layer = pdk.Layer( 'PolygonLayer', data=gdf2, get_polygon='geometry.coordinates', extruded=True, get_elev...
这里我把数据的Coordinates重命名了,数据的Coordinates:必须包含lon和lat属性,若没有需要重命名,这里我的基本绘图数据单位是xarray.DataArray类型,如果你是numpy.ndarray类型,需要转换为我的标准类型。 建一张画布,并指定一个投影: import matplotlib.pyplot as plt ...
clickx, y, z = event.xdata, event.ydata, event.zdataPrint the coordinates to the consoleprint(f"Clicked at x={x}, y={y}, z={z})Register the function to be called on mouse click eventsfig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)Show the plotplt...
1.fromtvtk.apiimporttvtk2.3.defread_data():#读入数据4. plot3d =tvtk.MultiBlockPLOT3DReader(5. xyz_file_name="combxyz.bin",#网格文件6. q_file_name="combq.bin",#空气动力学结果文件7. scalar_function_number=100,#设置标量数据数量8. vector_function_number=200#设置矢量数据数量9. )10. plot...
plt .plot(df ['Mes'],df ['data science'] * 3,'g ^') 现在让我们看一些使用Matplotlib可以做的不同图形的例子。我们从散点图开始: plt.scatter(df['data science'], df['machine learning']) 条形图示例: plt.bar(df ['Mes'],df ['machine learning'],width = 20) 直方图示例: plt.hist(df...
Plotly是一个开源,交互式和基于浏览器的Python图形库,它的特点是可以创建互动性的图表,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表 ,如等高线图、树状图、3D图表等。 常用的可视化图表 有效的图表应该是这样的: 传达正确和必要的信息,不歪曲事实。 设计简单。 优雅地表达信息而不是掩盖信息。 信息不...
(chrom, demand_coordinates, center_coordinates, p, cnum): """ 画分布图 """ centerlist = [center_coordinates[i] for i in range(cnum) if chrom[i] == 1] for i in range(cnum, len(chrom)): plt.plot( [centerlist[chrom[i] - 1][0], demand_coordinates[i - cnum][0]], [...