可以免费做网站,网站建设制度制定,最近一周的国内新闻,目前最好用的网络管理软件Python三维绘图在遇到三维数据时#xff0c;三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。1、创建三维坐标轴对象Axes3D创建Axes3D主要有两种方式#xff0c;一种是利用关键字projection3dl来实现#xff0c;另一种则是通过…Python三维绘图在遇到三维数据时三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。1、创建三维坐标轴对象Axes3D创建Axes3D主要有两种方式一种是利用关键字projection3dl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。#方法一利用关键字from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#定义坐标轴fig plt.figure()ax1 plt.axes(projection3d)#ax fig.add_subplot(111,projection3d) #这种方法也可以画多个子图#方法二利用三维轴方法from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#定义图像和三维格式坐标轴figplt.figure()ax2 Axes3D(fig)2、三维曲线和散点随后在定义的坐标轴上画图import numpy as npz np.linspace(0,13,1000)x 5*np.sin(z)y 5*np.cos(z)zd 13*np.random.random(100)xd 5*np.sin(zd)yd 5*np.cos(zd)ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmapBlues) #绘制散点图ax1.plot3D(x,y,z,gray) #绘制空间曲线plt.show()3、三维曲面下一步画三维曲面fig plt.figure() #定义新的三维坐标轴ax3 plt.axes(projection3d)#定义三维数据xx np.arange(-5,5,0.5)yy np.arange(-5,5,0.5)X, Y np.meshgrid(xx, yy)Z np.sin(X)np.cos(Y)#作图ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmaprainbow)#ax3.contour(X,Y,Z, zdimz,offset-2cmaprainbow) #等高线图要设置offset为Z的最小值plt.show()如果加入渲染时的步长会得到更加清晰细腻的图像ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride 1, cstride 1,cmaprainbow),其中的row和cloum_stride为横竖方向的绘图采样步长越小绘图越精细。4、等高线同时还可以将等高线投影到不同的面上from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#定义坐标轴fig4 plt.figure()ax4 plt.axes(projection3d)#生成三维数据xx np.arange(-5,5,0.1)yy np.arange(-5,5,0.1)X, Y np.meshgrid(xx, yy)Z np.sin(np.sqrt(X**2Y**2))#作图ax4.plot_surface(X,Y,Z,alpha0.3,cmapwinter) #生成表面 alpha 用于控制透明度ax4.contour(X,Y,Z,zdirz, offset-3,cmaprainbow) #生成z方向投影投到x-y平面ax4.contour(X,Y,Z,zdirx, offset-6,cmaprainbow) #生成x方向投影投到y-z平面ax4.contour(X,Y,Z,zdiry, offset6,cmaprainbow) #生成y方向投影投到x-z平面#ax4.contourf(X,Y,Z,zdiry, offset6,cmaprainbow) #生成y方向投影填充投到x-z平面contourf()函数#设定显示范围ax4.set_xlabel(X)ax4.set_xlim(-6, 4) #拉开坐标轴范围显示投影ax4.set_ylabel(Y)ax4.set_ylim(-4, 6)ax4.set_zlabel(Z)ax4.set_zlim(-3, 3)plt.show()5、随机散点图可以利用scatter()生成各种不同大小颜色的散点图其参数如下#函数定义matplotlib.pyplot.scatter(x, y,sNone, #散点的大小 array scalarcNone, #颜色序列 array、sequencymarkerNone, #点的样式cmapNone, #colormap 颜色样式normNone, #归一化 归一化的颜色campvminNone, vmaxNone, #对应上面的归一化范围alphaNone, #透明度linewidthsNone, #线宽vertsNone, #edgecolorsNone, #边缘颜色dataNone,**kwargs)#ref:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.htmlfrom matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#定义坐标轴fig4 plt.figure()ax4 plt.axes(projection3d)#生成三维数据xx np.random.random(20)*10-5 #取100个随机数范围在5~5之间yy np.random.random(20)*10-5X, Y np.meshgrid(xx, yy)Z np.sin(np.sqrt(X**2Y**2))#作图ax4.scatter(X,Y,Z,alpha0.3,cnp.random.random(400),snp.random.randint(10,20, size(20, 40)))#生成散点.利用c控制颜色序列,s控制大小#设定显示范围plt.show()众多python培训视频尽在python学习网欢迎在线学习
