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更改颜色图。请注意,它的值是从...
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)...
frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.cmascm fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 创建数据X,Y,Z=axes3d.get_test_data(0.1)# 绘制表面,使用colormap来设置面颜色surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=8,cstride=8,cmap=cm.viridis)# 添加颜色条fig.colorbar(surf...
surf=sub.plot_surface(x_mesh,y_mesh,z_mesh,cmap=plt.cm.Purples)#设置渐变色 cb=fig.colorbar(surf,shrink=0.8,aspect=15,label='$z(x,y)$')#添加颜色棒,shrink表示缩放,aspect表示宽 1. 2. 结果如图: 当然,也可以人为设置曲面颜色。方法如下: 4.facecolors自定义颜色 相关代码如下: colors_ref=n...
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...
max(colors_ref) fig=plt.figure() sub=fig.add_subplot(111,projection="3d") surf=sub.plot_surface(x_mesh,y_mesh,z_mesh, cmap=plt.cm.PuRd, facecolors=plt.cm.PuRd(colors_norm)) sub.set_xlabel(r"$x$") sub.set_ylabel(r"$y$") sub.set_zlabel(r"$z$") plt.show(...
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False) # Customize the z axis. ax.set_zlim(-1.01, 1.01) ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) ...
cmap A colormap for the surface patches. facecolors Face colors for the individual patches norm An instance of Normalize to map values to colors vmin Minimum value to map vmax Maximum value to map shade Whether to shade the facecolors In [9]: fig = plt.figure() ...: ax = Axes3D(fig...
plt.plot(y.cumsum(),'b',lw=1.5) plt.plot(y.cumsum(),'ro') plt.grid(True) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A simple picture') plt.show() 颜色 可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=rgb, linewidth=0, antialiased=False, shade=False) plt.savefig('example4.png',dpi=600, bbox_inches='tight') plt.show() Example 5:三维地形,包含投影(Python)