from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np 二、创建数据 数据可以通过多种方式生成。在这个例子中,我们将使用NumPy库生成一些随机数据。这些数据将用于绘制三维散点图。 # 生成随机数据 num_points = 100 x = np.random.rand(num_points) y = np.random.rand(num_points) z = np.rando...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 定义三维坐标点的数据points=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9),...]# 创建一个三维坐标系fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制数据点forpointinpoints:ax.scatter(point[0],point[1],point[2])# 设置坐标...
# plot3d和points3d参数传入一维坐标点,绘制三维空间中的一系列点或者曲线 mlab.plot3d(x,y,z,color = (1,0,0),tube_radius = 0.1) # 参数指明圆管的粗细 # mlab.points3d(x,y,z,color = (1,0,1)) # 颜色指定(可以取间隔大,方便观察区别) mlab.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
from mayaviimportmlab deftest_points3d():t=np.linspace(0,4*np.pi,20)x=np.sin(2*t)y=np.cos(t)z=np.cos(2*t)s=2+np.sin(t)returnmlab.points3d(x,y,z,s,colormap="Reds",scale_factor=.25)#s(x,y,z)处标量的值 coppertest_points3d()mlab.show() 参数说明:结果: 2. Plot3d 实...
point_cloud = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z']) 创建PyntCloud对象 cloud = PyntCloud(point_cloud) 使用PyntCloud绘制点云 cloud.plot() 在上面的代码中,我们首先生成了一些随机的三维点云数据,并将其转换为Pandas DataFrame格式。然后,创建一个PyntCloud对象,并使用plot方法绘制点云。PyntCloud...
# plotting the points on subplot # setting labels for the axes ax1.set_xlabel('x-axis') ax1.set_ylabel('y-axis') ax1.set_zlabel('z-axis') # function to show the plot plt.show() 2 、输出 上述程序的输出将为您提供一个可以旋转或放大绘图的窗口。 这是屏幕截图: ...
plot_verticles(vertices = vertices, isosurf = True) 看起来这些面已经存在了。 但现在我们只有顶点。 要创建 STL 文件,我们需要描述面,这可以手动完成,或者使用scipy 库提供的spatial.ConvexHull函数完成操作。 示例:numpy_stl_example_02.ipynb import numpy as np ...
importnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D 1、单一方位角 #创建画布fig = plt.figure(figsize=(12, 8), facecolor='lightyellow')#创建 3D 坐标系ax = fig.gca(fc='whitesmoke', projection='3d')#定义数据x = np.array([0, 1, 2]) ...
(111, projection='3d') ax.scatter(x, y, z, label='Data Points', color='blue') # 绘制拟合曲面 ax.plot_surface(X_fit, Y_fit, Z_fit, label='Fitted Surface', color='red', alpha=0.5) # 设置坐标轴标签和标题 ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') ax.set_zlabel('...
ax=fig.add_subplot(111, projection='3d') n=100 # For each set of style and range settings, plot n random points in the box # defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh]. forc, m, zlow, zhighin[('r','o',-50,-25), ('b','^',-30,-5)]:...