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()

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。

相关问题

解释代码x, y = np.meshgrid(x, y)

在Numpy中，`np.meshgrid()`是一个函数，用于生成多维坐标网格。该函数接受多个一维数组作为参数，并返回一个包含每个数组中所有组合的多维坐标网格。

代码`x, y = np.meshgrid(x, y)`中，假设`x`和`y`都是一维数组，该行代码将会生成一个2D坐标网格，其中第一维度对应于`x`数组，第二维度对应于`y`数组。返回的`x`和`y`是相同维度的二维数组，其中每个元素都是一个二元组`(x[i], y[j])`，表示网格中的一个点。

这个函数通常用于在数据可视化中，生成网格数据以便进行绘制。

解释这段代码 X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 200), np.linspace(-1, 1, 200)) mu, sigma = 0, 3 G = np.exp(-((X - mu) ** 2 + (Y - mu) ** 2) / 2.0 * sigma ** 2) rows, cols = img.shape[:2] x2 = np.random.uniform(-50, 50) y2 = np.random.un

iform(-50, 50) M = np.float32([[1, 0, x2], [0, 1, y2]]) img_translation = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

这段代码是用来做图像处理的。首先，通过 numpy 库中的 meshgrid 函数生成了一个 200 * 200 的矩阵，用来存放 x 轴和 y 轴的坐标值。接着，通过指定的坐标值范围和数量，生成了一个高斯分布的矩阵 G，用来作为图像滤波器的卷积核。之后，指定了图像的行和列数，以及一个随机的平移量，通过 warpAffine 函数实现了图像的平移处理。具体实现方法是先生成一个 2 * 3 的变换矩阵，再利用 warpAffine 函数进行平移。