ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 创建网格 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) x, y = np.meshgrid(x, y) 定义函数 z = np.sin(np.sqrt(x2 + y2)) 绘制表面图 surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis') 添加颜色条 fig.colorbar(s...
代码示例：动态3D曲面import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib.animation import FuncAnimation# 定义一个随时间变化的3D函数deffunc(x, y, t):return np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2) + t)# 生成网格数据x = np.linspace(-5, 5, 50)...
接着,创建画板,使用plot_surface函数,绘制3D图形。 运行程序,就得到了二元函数z的图像: 3.使用矩阵保存网格数据 我们使用矩阵保存底面上的网格数据点(x, y)。 X和Y是两个矩阵,分别代表底面上的横轴x和纵轴y的坐标矩阵。 例如,在底面标记A到F,6个点。 将这6个点的横坐标放入X矩阵,纵坐标放入Y矩阵,就得...
# This import registers the 3D projection, but is otherwise unused. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import get_test_data import numpy as np fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': '3d'}) X, Y, Z = get_...
① mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib里面专门用来画三维图的工具包。 ② Axes3D是mpl_toolkits.mplot3d中的一个绘图函数。 ③ 创建 Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'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。 附录02:.vie...
首先创建一个三维绘图区域, plt.axes() 函数提供了一个参数 projection,将其参数值设置为 "3d"。如下所示: #导入三维工具包mplot3d from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #创建3d绘图区域 ...
基于更多的(x, y)坐标,可以绘制出更精细的二元函数图像。 样例代码如下: 首先定义10乘10大小的二维数组x和y,对应底面中100个数据点的横坐标和纵坐标。 然后计算z=x^2+y^2,对应这 100个数据点的函数值。 接着,创建画板,使用plot_surface函数,绘制3D图形。
在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时,可视化有助于研究函数值的变化趋势(观察收敛、分布、几何形状等),带来直观的感受。 回到顶部(Back to Top) 源码 # 绘制二元函数# 参考文献# + python画二元函数的图像(3D) https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076frommpl_toolkits.mplot3dimport...
1mpl_toolkits.mplot3d功能介绍 mpl_toolkits.mplot3d是 Matplotlib 库中的一个子模块,用于绘制和可视化三维图形,包括三维散点图、曲面图、线图等。它提供了丰富的功能来创建和定制三维图形。以下是mpl_toolkits.mplot3d的主要功能和功能简介: 3D 散点图:通过scatter函数,你可以绘制三维散点图,用于显示三维数据点的...