gs1 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs1.update(top=1-2/4, bottom=0.0, left=0.01, right=0.99, wspace=0) ax = plt.subplot(gs1[:, 0], projection='3d') ax.axis('off') r1 = [x_star.min(), x_star.max()] r2 = [data['t'].min(), data['t'].max()] r3 = [y_star.min(), y_star.max()] for s, e in combinations(np.array(list(product(r1,r2,r3))), 2): if np.sum(np.abs(s-e)) == r1[1]-r1[0] or np.sum(np.abs(s-e)) == r2[1]-r2[0] or np.sum(np.abs(s-e)) == r3[1]-r3[0]: ax.plot3D(*zip(s,e), color="k", linewidth = 0.5) ax.scatter(x_train, t_train, y_train, s = 0.1) ax.contourf(X,UU_star,Y, zdir = 'y', offset = t_star.mean(), cmap='rainbow', alpha = 0.8) ax.text(x_star.mean(), data['t'].min() - 1, y_star.min() - 1, '$x$') ax.text(x_star.max()+1, data['t'].mean(), y_star.min() - 1, '$t$') ax.text(x_star.min()-1, data['t'].min() - 0.5, y_star.mean(), '$y$') ax.text(x_star.min()-3, data['t'].mean(), y_star.max() + 1, '$u(t,x,y)$') ax.set_xlim3d(r1) ax.set_ylim3d(r2) ax.set_zlim3d(r3) axisEqual3D(ax)
时间: 2024-02-07 14:03:03 浏览: 26
这段代码使用了 Matplotlib 库中的 gridspec、subplot、plot3D、scatter、contourf 等函数来生成一个三维坐标轴的图形,并在坐标轴上绘制了数据点和等高线图。具体来说,代码首先定义了一个 1 行 2 列的网格系统 gs1,并设置了各种网格参数(如顶部位置、左侧位置、右侧位置、宽度等)。然后,通过 subplot 函数在网格系统的第一列生成一个带有 3D 投影的坐标轴 ax,并将其设置为不可见状态。接着,代码定义了三个范围变量 r1、r2、r3,并通过 product 函数取出它们的笛卡尔积,再通过 combinations 函数将笛卡尔积中的所有点两两组合,并分别判断这些点之间的距离是否等于 r1、r2、r3 范围的大小,如果是,则在坐标轴上绘制一条黑色线段。然后,代码使用 scatter 函数在坐标轴上绘制数据点,使用 contourf 函数在坐标轴上绘制等高线图。最后,代码在坐标轴上添加了一些文本标签,并设置了坐标轴的范围和刻度。
相关问题
self.gs = gridspec.GridSpec(4, 2, width_ratios=[3, 3])
这是一个创建网格布局的代码,它使用了 Matplotlib 库中的 GridSpec 类。这个类用于创建一个具有指定行数和列数的网格布局,并且可以指定每个单元格的大小比例。
代码中的参数是 (4, 2),表示要创建一个 4 行 2 列的网格布局。width_ratios=[3, 3] 表示将第一列的宽度设置为第二列的 3 倍,从而使得第一列的宽度比第二列大。这个参数是可选的,如果不指定,则每一列的宽度会自适应内容。函数返回一个 GridSpec 对象,可以用于在网格布局中创建子图。
gs = GridSpec(1, 2, figure=fig)
This line of code creates a grid of subplots with 1 row and 2 columns on the figure object 'fig'. The GridSpec function is used to specify the layout of the grid, and the resulting grid object 'gs' can be used to access individual subplots within the grid.