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C选项:输出图像是一条连续的曲线D选项:输出图像是一个三维曲面图 正确答案是:D 图1 问题解析 图2 题目运行代码 欢迎大家转发,一起传播知识和正能量,帮助到更多人。期待大家提出...
5,100)y=np.linspace(-5,5,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))# 创建三维图形窗口fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制表面图ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap='coolwarm',alpha=0.5)# 显示图形plt.show()...
4)利用plot_surface函数绘制旋转抛物面 5)增加每个坐标轴的标签,确定三维图形的视角 参考代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math fig = plt.figure() #建立图形窗口 ax = fig.gca( projection = '3d' ) #使用三维坐标 theta = np.arange( 0, 2 * math.pi, 0.05...
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 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 2. 准备要绘制的数据 你需要...
调用plot_surface绘制出Z的图像。 运行程序,可以得到二元函数z的图像。 使用网格数据,还可以绘制等高线图: 等高线图,同样可以用于展示损失函数。 例如,使用plt.contour,绘制z=x^2+y^2的三维等高线图像。 其中相同颜色的圆圈,代表了相同的高度z。 将坐标系修改为二维,其他代码不变,可以生成二维的等高线图。 二维等...
plt.show() 上面程序开始准备了和前一个程序相同的数据,只是该程序将 delta 设置为 0.125,这样可以避免生成太多的数据点(在绘制 3D 图形时,计算开销较大,如果数据点太多, Matplotlib 将会很卡)。 程序中第 20 行代码调用 Axes3D 对象的 plot_surface() 方法来绘制 3D 图形,其中 X、Y 参数负责确定坐标点,Z...
ax = plt.subplot(111, projection='3d') 接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。 在绘制三维图形时,至少需要指定x、y、z三个坐标轴的数据,然后再根据不同的图形类型指定额外的参数设置图形的属性。绘制三维曲...
matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图接口,包括二维和三维图形的绘制。Axes3D是matplotlib中用于创建三维坐标轴的对象,而plot_surface则是用于在三维空间中绘制表面的函数。 代码示例 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 创建一个新的图形和三维坐标...
(Z1-Z2)*2# 绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,# rstride(row)指定行的跨度cstride=1,# cstride(column)指定列的跨度cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 设置颜色映射plt.xlabel('X轴', fontsize=15)plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)ax.set_title...
plot_surface(X,Y,Z)#用来画三维图 14 plt.show() 具体也可以参考这篇博客 mpl_toolkits.mplot3d 关于3D绘图的博客 绘图时用到划分面板的方法 使用add_subplot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) ax1.plot...