np.degrees()函数的参数是np.arctan2(*vecs[:, 0][::-1]),它表示计算向量vecs中第一列(即下标为 0 的列)的极角(即与 x 轴的夹角)并将结果转换为角度制。 具体来说,vecs[:, 0]表示选取vecs中所有行的第一列组成的向量,[::-1]表示将该向量反转,从而得到与arctan2函数所需的参数格式一致的向量。
plot_surface(self, X, Y, Z, *args, norm=None, vmin=None, vmax=None, lightsource=None,...
plot_surface函数还可以通过设置参数rstride和cstride,调整表面图的光照效果。这两个参数分别表示行和列的跨度,可以
之后用plot_surface()就可以轻松绘制参数球面。 下面绘制球面和螺旋面 #球面 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import math from matplotlib import cm fig=plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') //参数采样 theta=np.linspac...
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 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)) surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm') ...
首先,要明确一点,Matplotlib的plot_surface函数需要三个二维数组作为输入参数:X、Y和Z。这些数组表示曲面上的点,其中X和Y数组定义了点的坐标,Z数组定义了每个点的值。如果你正在使用一维列表来定义X、Y和Z的值,那么你需要将这些一维列表转换为二维数组。你可以使用NumPy库来实现这一点。下面是一个示例代码: import...
使用plot_surface()绘制另一个3D曲面: # -*- coding: utf-8 -*- from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid...
2 给出参数方程：x=10*np.outer(np.cos(u),np.sin(v))y=10*np.outer(np.sin(u),np.sin(v))z=10*np.outer(np.ones(np.size(u)),np.cos(v))3 这是一个球面的参数方程，画出这个球面。ax.plot_surface(x,y,z,cmap='rainbow')4 实际成图。5 ax.plot_surface(x,y,z,cmap=&...
python plot_surface 画梯度线 文心快码BaiduComate 要在Python中使用matplotlib库绘制3D曲面并添加梯度线,你可以按照以下步骤进行。这里我们将使用numpy来生成数据,并使用matplotlib的plot_surface函数来绘制3D曲面,然后计算梯度并绘制梯度线。 1. 导入必要的库 首先,你需要导入必要的库,包括matplotlib和numpy。 python ...