在本文中,我们首先概述了使用 meshgrid 函数的步骤,然后逐步展示了每一步需要的代码及其解释。通过导入numpy和matplotlib库,我们成功创建了一维数组,使用meshgrid生成了二维网格,并将结果可视化。我们还展示了一个简单的饼状图示例,以使得数据的分布更加直观。 通过实践和不断反馈,相信你能掌握 meshgrid 的使用方法。希望...
meshgrid函数能够创建一个用于绘图的网格,在其中每一点的 x 和 y 坐标可以由一系列数字构成。我们可以设置 x 和 y 的范围。 # 设置 x 轴和 y 轴的范围x=np.linspace(-5,5,100)# 从 -5 到 5 生成 100 个点y=np.linspace(-5,5,100)# 从 -5 到 5 生成 100 个点# 创建网格X,Y=np.meshgrid(...
然后,可以使用以下代码绘制一个简单的 2D 曲面: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据 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)) ...
然后,你可以使用以下代码来生成三维网格点并进行绘图: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义三个变量的范围 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) z = np.linspace(-5, 5, 100) # 使用 meshgrid 生成三维网...
Meshgrid 函数的基本用法 在Numpy 的官方文章里, meshgrid 函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度。可以这么理解, meshgrid 函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。 用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x) 与 [X,Y]=meshgrid(x,x) 是等同的 ...
mplot3d import Axes3D 4 x = np.array([0,1,2]) 5 y = np.array([0,1]) 6 X,Y = np.meshgrid(x,y)#X,Y扩展成了矩阵, 7 print(X) 8 print(Y) 9 theta0, theta1, theta2 = 2, 3, 4 10 ax = Axes3D(plt.figure())#用来画三维图 11 Z = theta0 + theta1*X + theta2*Y...
ax.plot_wireframe(X,Y,Z)# 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')# 显示图形 plt.show() 生成了x轴和y轴的坐标点 使用np.meshgrid函数生成网格点坐标,再根据坐标计算出对应的z轴坐标。 创建了一个三维坐标系,并使用函数绘制线框图,该函数接受三个参数:X、Y和...
plt.plot(x,y, marker='.', color='k', linestyle='none') 显然,这变得非常乏味,特别是对于大范围的 x 和y 。相反, meshgrid 实际上可以为我们生成这个:我们必须指定唯一的 x 和y 值。 xvalues = np.array([0, 1, 2, 3, 4]); yvalues = np.array([0, 1, 2, 3, 4]); 现在,当我们...
4, 0.25)x, y = np.meshgrid(x, y)r = np.sqrt(x2 + y2)z = np.sin(r)ax.plot_surf...
meshgrid(xx, yy) Z = np.sin(X)+np.cos(Y) #作图 ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmap='rainbow') # 改变cmap参数可以控制三维曲面的颜色组合, 一般我们见到的三维曲面就是 rainbow 的 plt.show() 曲面颜色 import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import ...