import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

// 安全模式下不允许制冷
QMessageBox::warning(this, tr("警告"), tr("安全模这是一个使用matplotlib库绘制的三维图形，具体来说是一个以x、y为自变量，式下不允许制冷！"));
return;
}
// 制冷水
m_statusLabel->setText(tr("状态以sin(sqrt(x^2+y^2))为因变量的曲面图。代码中使用了numpy库生成自变量的取值范围，以及计算因变量的值。最后使用Axes3D对象的plot_surface()方法绘：制冷中"));
m_temperatureEdit->setText(QString::number(--m_temperature));
m_temperatureSlider->setValue(m_temperature);
}

void WaterDispenser::onDispenseButtonClicked()
{
// 出水
m_statusLabel->setText(tr("状态：出水制曲面图，并使用set_zlim()方法设置z轴的范围，使用zaxis.set_major_locator()和zaxis.set_major_formatter()方法设置z轴的刻度和标签格式。最后使用colorbar()方法添加颜色条。

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。

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

import numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了大量用于数组操作和数学计算的函数和工具。使用import numpy as np将numpy库导入为np别名，以便在代码中更方便地使用numpy的函数和工具。

而import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库的一种常用方式，matplotlib是一个用于绘制图表和数据可视化的库，import语句将matplotlib.pyplot模块导入为plt别名，以便在代码中更方便地使用matplotlib库的绘图函数和工具。

最后，from mpl_toolkits.mplot3d导入模块同样是用于matplotlib库的一种常见操作，它用于导入mpl_toolkits.mplot3d模块，这是一个用于绘制三维图表和可视化三维数据的工具模块。

综合起来，这些import语句在Python代码中的作用是将numpy和matplotlib库以及其相关的模块导入到代码中，以便使用它们提供的各种函数和工具进行数组操作、数学计算和绘制图表等操作。这样可以极大地方便数据科学家、工程师和研究人员们对数据的处理和可视化工作。