python 3维散点图拟合曲面

Python中可以使用matplotlib库来绘制三维散点图并进行曲面拟合。下面是一个示例代码：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n = 100
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
z = x**2 + y**2 + np.random.rand(n)

# 绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

# 进行曲面拟合
order = 1  # 曲面拟合阶数
coefficients = np.polyfit(np.concatenate((x[:, np.newaxis], y[:, np.newaxis]), axis=1), z, order)
poly = np.poly1d(coefficients)
x_range = np.linspace(0, 1, 50)
y_range = np.linspace(0, 1, 50)
X, Y = np.meshgrid(x_range, y_range)
Z = poly(X, Y)

# 绘制曲面
ax.plot_surface(X, Y, Z, color='None', edgecolor='b')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，首先生成了100个随机的x、y和z坐标数据。然后使用`scatter()`函数绘制散点图。接着使用`polyfit()`函数进行曲面拟合，设置拟合阶数为1，得到系数。之后利用`poly1d()`函数构建拟合的多项式函数。最后使用`plot_surface()`函数绘制曲面。设置坐标轴标签并显示图形。