fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

这段代码使用了 Matplotlib 库中的 Axes3D 类来绘制 3D 图形。首先创建了一个空白的 Figure 对象，然后在其上创建一个 Axes3D 对象，接着使用 `ax.plot_surface()` 函数绘制了一个三维曲面，其中 `w` 和 `b` 分别表示横轴和纵轴对应的数据，`l_sum/3` 表示该点的高度或深度。

最后使用 `plt.show()` 函数将绘制的图形显示出来。这段代码的作用是可视化一个三维曲面，以便更直观地观察数据的分布情况。

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fig = plt.figure ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

这段代码使用了 Matplotlib 库来创建一个三维图形，并在图形上绘制了一个曲面。首先，`fig = plt.figure` 创建了一个新的图形对象。然后，`ax = plt.axes(projection='3d')` 创建了一个具有三维投影的坐标轴对象。接下来，`ax.plot_surface(w, b, l_sum/3)` 在坐标轴上绘制了一个三维曲面，其中 `w` 和 `b` 是两个一维数组，`l_sum/3` 是一个二维数组，表示曲面的高度。最后，`plt.show()` 显示了绘制的图形。

需要注意的是，在运行这段代码之前，你需要导入 Matplotlib 并为其指定别名，比如 `import matplotlib.pyplot as plt`。此外，你还需要提前定义好 `w`、`b` 和 `l_sum` 这三个变量，并确保它们的维度和数值是合适的。

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

答：两段代码输出的结果不同是因为第一段代码设置了坐标轴标签，而第二段代码没有设置。在第一段代码中，ax.set_xlabel('X Label')、ax.set_ylabel('Y Label')、ax.set_zlabel('Z Label')这三行代码设置了三个坐标轴的标签，而第二段代码中只有ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet")这一行代码绘制了图形，没有设置坐标轴标签。