from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 生成数据df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据保存在data.csv文件中x = df['X'].values.reshape(-1, 1)y = df['Y'].values.reshape(-1, 1)z = df['Z'].values.reshape(-1, 1)# 创建3D图形fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111...
fig=plt.figure()ax=fig.gca(projection='3d')# Make data.X=np.arange(-5,5,0.25)Y=np.arange(-5,5,0.25)X,Y=np.meshgrid(X,Y)R=np.sqrt(X**2+Y**2)Z=np.sin(R)# Plot the surface.surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm,linewidth=0,antialiased=False)# Customize the z ax...
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程 # 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度 ax....
创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D. #方法一,利用关键字 from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...
要使用Python加载包含三列数据的文件(如CSV或TXT,假定这三列分别是x, y, z坐标值),并绘制一个三维曲面图,可以利用`matplotlib`库中的`mpl_toolkits.mplot3d`模块。如果数据点足够密集且期望得到一个平滑的曲面,可以使用插值方法生成一个连续的曲面网格。下面是一个示例代码,演示了这一过程: ...
➤013D plot 1.基本语法 在安装matplotlib之后,自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。 #Importing Libraries importmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d #3D Plotting fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection="3d") #Labeling ...
基本用法:ax.plot_surface(X,Y,Z,alpha=0.5) X,Y,Z:数据color:表明颜色cmap:图层 示例: from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.gca(projection='3d') X,Y,Z=axes3d.get_test_data(0.05) ...
frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d importmatplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111, projection='3d') # Grab some test data. X, Y, Z=axes3d.get_test_data(0.05) # Plot a basic wireframe. ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10) ...
利用Axes3D.plot_surface() 绘制的三维网格曲面 01. Matplotlib 可视化三维网格面 代码 # 导入包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportplotly.graph_objectsasgo# 生成曲面数据x1_array=np.linspace(-3,3,121)x2_array=np.linspace(-3,3,121)xx1,xx2=np.meshgrid(x1_array,x2_array)ff=xx1*np...
the z axis tick labels. ''' from mpl_toolkits.mplot3dimport Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib.tickerimport LinearLocator, FormatStrFormatter import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') # Make data. X = np.arange...