解释下这段代码X,Y = np.meshgrid(info['死亡人数'].head(20),info['确诊人数'].head(20)) Z=X/Y/10 fig = plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='white') #创建图片 sub = fig.add_subplot(111, projection='3d',title="根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图") surf = sub.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.brg) cb = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=15) sub.set_xlabel(r"死亡人数") sub.set_ylabel(r"确诊人数") sub.set_zlabel(r"死亡率") plt.show()

时间: 2024-04-26 14:20:58 浏览: 208

# Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

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Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵话不多说，我们直接看输出结果：从X二维矩阵可以看出来：7行3列（M行N列）每一行显示[-2 0 2] 在Python的科学计算库NumPy中，`np.meshgrid()`函数是一个非常重要的工具，它用于在笛卡尔坐标系统中创建网格坐标。这个函数通常在绘制二维图形，如散点图、等高线图或者三维图时使用。让我们深入理解`np.meshgrid()`的工作原理。我们导入NumPy库，并给它一个别名`np`： ```python import numpy as np ``` 接下来，我们定义两个一维数组`x`和`y`，它们代表了我们想要在网格上分布的横轴和纵轴的值。这里我们使用`np.linspace()`函数来生成等差序列： ```python N = 3 M = 7 x = np.linspace(-2, 2, N) # [-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3, M) # [-3 -2 1 0 1 2 3] ``` 现在，我们调用`np.meshgrid()`函数，传入`x`和`y`作为参数： ```python X, Y = np.meshgrid(x, y) ``` `np.meshgrid()`会返回两个二维数组`X`和`Y`，这两个数组分别与输入的一维数组`x`和`y`相关联。对于`X`，它的行数对应于`y`的长度（即`M`），列数对应于`x`的长度（即`N`）。每个元素的值是`x`中相应的值，而位置由其所在的行和列决定。对于`Y`，情况类似，只是行数对应于`x`的长度，列数对应于`y`的长度。这是因为`np.meshgrid()`默认的行为是索引交错（indexing='xy'或indexing='ij'，这取决于版本），这样`X`的每一行都反映了`x`的值，而`Y`的每一列反映了`y`的值。下面是`X`和`Y`的输出： ```python print('X'); print(X); print('Y'); print(Y) ``` 输出结果会是两个7行3列的二维数组，其中`X`的每一行都是`x`的复制，而`Y`的每一列都是`y`的复制。这种网格生成机制使得我们能够方便地进行数学运算，例如，我们可以直接对`X`和`Y`进行二维函数的计算，然后用于可视化。例如，如果我们有一个函数`f(x, y)`，我们可以直接计算`Z = f(X, Y)`，然后用`matplotlib`的`imshow`或`contourf`等函数绘制二维图像。 `np.meshgrid()`是NumPy中创建笛卡尔坐标网格的关键函数，它帮助我们在多维空间中构造数据，是数据分析和科学计算中的重要工具。了解其工作原理并熟练使用，将有助于提升我们在处理复杂数学问题时的效率。

这段代码是用来绘制一个根据患病人数和死亡人数绘制死亡率的三维图形的代码。首先，该代码使用了numpy库的meshgrid函数，将info中“死亡人数”和“确诊人数”前20个数据分别作为X轴和Y轴的数据，生成一个二维数组作为底面的网格。然后，根据公式Z=X/Y/10，计算出每个网格点的死亡率（Z轴数据），其中除以10是为了缩小Z轴比例。接下来，使用matplotlib库的figure函数创建一个大小为10x10的图片，并设置背景颜色为白色。再使用subplot方法在该图片上添加一个三维坐标系，并设置标题为“根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图”。然后，使用plot_surface函数将网格数据X、Y、Z作为参数，生成一个三维曲面，并设置颜色映射为彩虹色。接着，使用colorbar函数添加一个颜色条，以便查看颜色与实际值的对应关系。最后，设置X、Y、Z轴的标签，并使用show方法展示出这个三维图形。

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X, Y = np.meshgrid(X, Y) 这段代码什么意思

X, Y = np.meshgrid(x, y)

x, y = np.meshgrid(x, y)

x,y = np.meshgrid(x,y)

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x,y =np.meshgrid(X, Y)注解

def calcPixelCenter(GTVs): # GTVs is 0-1 matrix x = np.arange(1, GTVs.shape[0]+1, 1) y = np.arange(1, GTVs.shape[1]+1, 1) xx, yy = np.meshgrid(x, y) index = np.where(GTVs>0.5) x0 = np.average(xx[index]) y0 = np.average(yy[index]) return x0,y0

u = np.mean(u, axis=0)[1, :, :] v = np.mean(v, axis=0)[1, :, :] X, Y = np.meshgrid(lons, lats)什么意思

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