importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 生成随机数据num_points=100x=np.random.rand(num_points)y=np.random.rand(num_points)z=np.random.rand(num_points)# 创建一个新的图形对象fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制散点图ax.scatt...
projection='3d')ax.scatter(x,y,z,c='r',marker='o')# 设置坐标轴标签ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_zlabel('Z Label')plt.show()
Scatter(x=x, y=y, z=z, mode='lines')]) # 使用Scatter创建散点图或线图等基本图形对象,mode参数设置图形的类型为线图 fig.update_layout(title='3D Curve Plot with Multi-Perspective Display', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis', zaxis_title='Z Axis') # 使用update_layout方法设置...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 2.创建一个Figure对象和一个Axes3D对象: ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ``` 3.使用ax.scatter3d绘制散点图: ```python ax.scatter3d(x, y, z, c='r', marker='o') ``` 其中,x、y、z是三个...
(num_steps))# 用 Matplotlib 可视化fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.plot(x,y,z,color='darkblue')ax.scatter(x,y,z,c=t,cmap='viridis')ax.set_xticks([]);ax.set_yticks([]);ax.set_zticks([])# 设置正交投影ax.set_proj_type('ortho')# 设置相机视角ax....
Plotly提供了更直观的界面来调整视角,通常通过图形界面进行交互调整,但也可以通过代码设置初始视角。例如: python import plotly.graph_objects as go import numpy as np x = np.linspace(-10, 10, 100) y = np.sin(x) z = np.cos(x) fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mod...
facecolor='lightyellow')#创建 3D 坐标系ax = fig.gca(fc='whitesmoke', projection='3d')#定义数据x = np.array([0, 1, 2]) y= np.array([0, 1, 2]) z= np.array([0, 1, 2])#绘制 3D 散点points = ax.scatter(xs=x,#x 轴坐标ys=y,#y 轴坐标zs=z,#z 轴坐标zdir='z',#c=...
单应性在各种图像处理应用中都具有重要意义。除了纠正扭曲之外，它还使我们能够增强现实、执行 3D 重建并增强视觉效果。在游戏环境中，单应性在分析游戏板、促进虚拟覆盖以及为玩家交互提取有价值的信息方面发挥着至关重要的作用。结束语 通过单应性在图像处理中的实现，我们见证了该技术的变革能力。通过纠正视角扭曲和...
seaborn.scatterplot() 函数来创建二维散点图,并传递数据点的坐标和其他可选参数 01. Seaborn 函数的基本语法如下: importseabornassnssns.scatterplot(data=data_frame,x="x_variable",y="y_variable") x_variable是数据集中表示x轴的变量列名 y_variable是表示y轴的变量列名 ...
Plotly是一款非常强大的可视化库,支持创建高度交互的3D图形。它可以轻松生成交互式图表,并支持多种导出格式。 import plotly.graph_objs as go import numpy as np 生成数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) x, y = np.meshgrid(x, y) ...