import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 导入该函数是为了绘制3D图 import matplotlib as mpl ######### # 将数据绘图出来 # 生成X和Y的数据 X = np.arange(-5, 5, 0.1) # -5到5的等距数组，距离为0.1，注意区分开range(),它返回的是一个列表 Y = np.arange(-5, 5, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 该函数用来生成网格点坐标矩阵。 # 目标函数 Z = X ** 2 + Y ** 2 + X # 绘图 fig = plt.figure() # 创立一个画布 ax = Axes3D(fig) # 在这个画布里，生成一个三维的空间 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # 该函数是为了将数据在这三维空间里可视化出来。 plt.show() ###########该代码显示不了3位图

这段代码的问题可能是缺少了一行 `plt.show()`，请在绘制完图像后添加该行代码，例如：

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
plt.show()  # 添加该行代码

如果还是无法显示图像，可能是matplotlib需要更新或者缺少必要的依赖库，请检查一下。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

这段代码的作用是导入必要的Python库，其中包括NumPy，Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d。

NumPy是Python的一个开源数学库，用于处理大型多维数组和矩阵，以及用于数学函数的高级操作。

Matplotlib是一个用于创建高质量图表和可视化的Python库，可以生成各种类型的图表，包括线图、散点图、直方图等。

mpl_toolkits.mplot3d是Matplotlib中用于创建3D图形的工具包。其中，Axes3D是用于在2D平面上绘制3D图形的类。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import h5py import random import os from plyfile import PlyData import subprocess from scipy.spatial import KDTree

这段代码与之前提到的代码是相同的，它导入了一些必要的库，包括`mpl_toolkits.mplot3d`用于创建3D图形，`matplotlib.pyplot`用于绘图，`numpy`用于数值计算，`h5py`用于处理HDF5格式数据，`random`用于生成随机数，`os`用于与操作系统交互。同时，还导入了`PlyData`和`subprocess`库。

最后，它还导入了`scipy.spatial`库中的`KDTree`类，用于进行KD树的构建和查询。

这段代码可能用于读取和处理三维点云数据，并使用KD树进行一些查询或计算。如果你有更具体的问题或需求，请告诉我，我会尽力帮助你。