python plot_surface 风格 python plot color 您刚刚犯了一个小的复制粘贴错误。 只是对你的风格的一个评论:在使用颜色列表时,你可以避免这么多的ifs,所以:colors=[red,green,blue,black] 然后:plt.annotate('', xy=(x, y), xytext=(0, 0), color=colors[max(3,label)] , textcoords='offset points'...
plot_surface函数提供了多种风格选项,可以根据需求进行调整,以生成更美观和易读的三维表面图。 1. 颜色映射 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’coolw...
surf = ax3.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, linewidth=0, cmap=cm.jet,antialiased=True) 现在颜色来的很好看,虽然外观有点鳞片,但还不错。 但是我想改变存储在 list 中的另一个数据的表面颜色: m = [104.48, 111.73,109.93,139.95,95.05,150.49,136.96,157.75] 我正在...
plot_surface(self, X, Y, Z, *args, norm=None, vmin=None, vmax=None, lightsource=None,...
plot_surface(X,Y,f(X,Y),rstride=1,cstride=1,cmap=plt.cm.cool) # 通过修改camp修改曲面颜色 '''显示''' plt.show() 曲面旋转 import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt '''使用figure对象''' fig = plt.figure()...
创建一个表面图,使用橙色、边缘线颜色和线宽。 示例 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dplt.rcParams["figure.figsize"]=[7.50,3.50]plt.rcParams["figure.autolayout"]=Truex=np.arange(-5,5,0.25)y=np.arange(-5,5,0.25)x,y=np.mes...
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...
{'projection': '3d'}) X, Y, Z = get_test_data(0.05) C = np.linspace(-5, 5, Z.size).reshape(Z.shape) scamap = plt.cm.ScalarMappable(cmap='inferno') fcolors = scamap.to_rgba(C) ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=fcolors, cmap='inferno') fig.colorbar(scamap) plt....
(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'...
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') plt.show() A选项:输出图像是一个点图 B选项:输出图像是一个三维散点图