ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制三维曲线图 ax.plot(x, y, z, label='3D curve') ax.legend() 设置标题和轴标签 ax.set_title('3D Curve Example') ax.set_xlabel('X axis') ax.set_ylabel('Y axis') ax.set_zlabel('Z axis') 显示图形 plt.show() 六、更多的绘图选项 ...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一条三维曲线 ax.plot(x1, y1, z1, color='b', label='Curve 1') 绘制第二条三维曲线 ax.plot(x2, y2, z2, color='g', label='Curve 2') 添加标签 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label'...
curve') ax.() plt.show) ➤02 绘制Scatter 利用和上面的相同绘制命令,将原来plot修改成为 scatter即可 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from mpltoolkits.mplot3d import axes3d ax = plt.axes(projection'3d') angle= linspace(0, 2*pi*5, 40) x = cosangle) y ...
使用plt.figure()创建一个图形对象,然后使用add_subplot()方法添加一个3D坐标轴。 python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 使用绘图对象绘制3D曲线: 使用ax.plot()方法,将x、y、z坐标作为参数传入,即可绘制出3D曲线。 python ax.plot(x, y, z, label='3D curve') ...
ax.set_title("3D_Curve") ax.set_xlabel("x") ax.set_ylabel("y") ax.set_zlabel("z") # draw the figure, the color is r = read figure = ax.plot(first_2000, second_2000, third_2000, c='r') plt.show() 1. 2. 3.
(Path.CURVE4, (2.0, -1.5)), (Path.CLOSEPOLY, (1.58, -2.57)), ] codes,verts = zip(*path_data) path = mpath.Path(verts, codes) patch = mpatches.PathPatch(path, facecolor='r', alpha=0.5) ax.add_patch(patch) # plot control points and connecting linesx, y = zip(*path.vertices...
ax.set_title('3D Curve Plot with 3 Axis Projection') ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') ax.set_zlabel('Z Axis') # 显示图形 plt.show() 这段代码将生成一个简单的3维曲线图形,其中x、y、z分别表示三个坐标轴上的数据。我们使用了projection='3d'参数来指定绘制3维图形。ax....
拥有了数据和三维坐标系后,可以使用plot、scatter等方法来绘制三维图形。以下是一个绘制三维曲线的例子: # 绘制三维曲线 ax.plot(x, y, z, label='3D curve') ax.legend() 五、设置图形属性 为了让图形更具可读性,可以设置标题、坐标轴标签和视图角度等属性: ...
1, 1, 1, 1, 1) # 使用 curve_fit 进行拟合 popt,
plot(x_out, y, z_out, label='parametric2 curve') # 显示图例 ax.legend() # 显示图形 plt.show() # 拟合是拟合出一个误差小的曲线,这里并不包括光滑,当噪音大时,拟合的曲线不光滑。 3D曲面 import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib...