plot_surface函数可以根据数据点的z坐标值,为表面上的每个点自动选择颜色。通过设置参数cmap,可以选择不同的颜色映射方案。常用的颜色映射方案包括’jet’、'viridis’和’coolwarm’等。 下面是一个使用’coolwarm’颜色映射的例子: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 生...
2. 绘制图形 接下来就是将数据绘制成三维曲面图,并设置颜色。 # 导入必要的库importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 创建一个三维图形对象fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制三维曲面图surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='coolwarm')# 设置颜色为冷...
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, facecolors = my_col, linewidth=0, antialiased=False) ax.set_zlim(-1.01, 1.01) 我不会使用 jet,而是使用一些线性颜色图,例如cubehelix。您可以使用错误的颜色图轻松欺骗眼睛(关于该主题的许多帖子之一)...
3.50]plt.rcParams["figure.autolayout"]=Truex=np.arange(-5,5,0.25)y=np.arange(-5,5,0.25)x,y=np.meshgrid(x,y)h=np.sin(x)*np.cos(y)fig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)ax.plot_surface(x,y,h,rstride=10,cstride=10,color='orangered',edgecolors='yellow',lw...
这个答案解决了 4d 曲面图问题。它使用 matplotlib 的plot_surface函数而不是plot_trisurf。 基本上,您想将 x、y 和 z 变量重塑为相同维度的二维数组。要将第四维添加为颜色图,您必须提供另一个与轴变量具有相同维数的二维数组。 下面是 3d 图的示例代码,其中颜色图对应于 x 值。facecolors参数用于根据您的喜好...
(X**2 + Y**2)) # 创建图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制surf图形 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm') # 添加颜色条 fig.colorbar(surf) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z'...
plot_surface() 选择题关于以下代码输出结果的说法中正确的是?import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.linspace(-5, 5, 100)y = np.linspace(-5, 5, 100)X, Y = ...
projection='3d') # 绘制曲面图 ax.plot_surface(x1, y1, z1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, ...
这段代码首先创建了一个由数据点构成的3D曲面,然后使用plot_surface方法将其绘制出来。通过face_color参数,我们可以为每个面片指定不同的颜色。在这个例子中,我们使用了6种不同的颜色,并将它们映射到面片上。通过调整alpha参数,可以控制透明度,从而更好地看到颜色的分布。最后,我们使用set_title、set_xlabel、set_yla...