ax.plot_surface( )cmap

时间: 2023-09-03 11:16:37 浏览: 203
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在Matplotlib中，ax.plot_surface()函数用于绘制三维曲面图。其中，cmap参数用于设置曲面的颜色映射，即将高度值映射到颜色的方法。cmap可以是一个字符串，表示内置的颜色映射，例如'viridis'、'jet'、'coolwarm'等等；也可以是一个Colormap对象，例如Matplotlib中的cm.get_cmap()函数返回的Colormap对象。另外，还可以使用normalize参数对高度值进行归一化，以便更好地显示颜色映射。例如： ``` from matplotlib import cm # 创建一个颜色映射对象 cmap = cm.get_cmap('viridis') # 绘制曲面图，并设置颜色映射 ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cmap, norm=Normalize(vmin=0, vmax=1)) ``` 其中，X、Y、Z是曲面上的点的坐标和高度值。Normalize类用于对高度值进行归一化，vmin和vmax分别表示归一化的最小值和最大值。
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ax.plot_surface( )的cmap有什么参数

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surf=ax.plot_surface(theta0_vals,theta1_vals,J_vals,cmap="coolwarm")

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python中ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')是什么意思

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 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() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 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() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

ax.plot_surface(x, y, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y, eq2, cmap='plasma') # 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()...

sub.plot_surface(x_,y_,z_,cmap=plt.cm.brg)

ax.plot_surface(x, y, z) plt.show() 这段代码可以绘制出一条以输入的x、y、z坐标值为轨迹的三维曲面图。plot_surface函数还有很多其他的参数可以调整，例如颜色、透明度、表面光泽、线条粗细等，可以根据需要...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y**2 - y**2 - x**2) z2 = np.sqrt(4 - x**2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

ax2.plot_surface(X, Y, Z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show...

mport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2, cmap='plasma') 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() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

ax.plot_surface(X, Y, eq1, cmap='viridis') # 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(X, Y, eq2, cmap='plasma') # 设置坐标轴和标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show...

ax.plot_surface函数具体使用方法

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=None, linewidth=0, antialiased=False) 参数说明： - X：一个二维数组，表示曲面上的点的X坐标。 - Y：一个二维数组，表示曲面上的点的Y坐标。 - Z：一个二维数组，表示曲面上...

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()

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...

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=matplotlib.cm.rainbow, vmin=-1.0, vmax=1.0)

plot_surface() 函数用于绘制曲面，需要传入 X、Y、Z 三个参数，分别表示曲面上每个点的 x、y、z 坐标。rstride 和 cstride 参数表示行和列的跨度，用于控制曲面的平滑程度。cmap 参数表示使用的颜色映射，这里使用 ...

import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

最后使用Axes3D对象的plot_surface()方法绘：制冷中")); m_temperatureEdit->setText(QString::number(--m_temperature)); m_temperatureSlider->setValue(m_temperature); } void WaterDispenser::...

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

可以使用 ax.contour() 函数绘制等高线图作为投影。以下是一个简单的例子，假设我们要绘制大半球的投影： # 绘制大半球的投影 X1_projected = X1 Y1_projected = Y1 z1_projected = np.zeros_like(z1) # ...

from pylab import * ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X = np.arange(-5,5,0.25) Y = np.arange(-5,5,0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) #plot_surface函数用于绘制曲面 ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm) show()这段代码生成的函数原型是什么

plot_surface(X, Y, Z, *, alpha=None, antialiased=None, cmap=None, color=None, facecolors=None, norm=None, rstride=None, shade=None, stride=None, **kwargs) 其中，X、Y、Z三个参数分别表示数据的横...

from pylab import * ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X = np.arange(-5, 5, 0.25) Y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) #生成网格点坐标矩阵 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) #plot_surface函数用于绘制曲面 ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm) show()这段代码生成的函数原型是什么

plot_surface(X, Y, Z, *, alpha=None, antialiased=None, cmap=None, color=None, facecolors=None, norm=None, rstride=None, shade=None, stride=None, **kwargs) 其中，X、Y、Z三个参数分别表示数据的横...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(num=1) ax = Axes3D(fig) X = np.arange(0.5, 20, 0.5) Y = np.arange(0, 1, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = Y - math.log10(X) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, edgecolor='black', cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow') plt.show() 这段代码有问题吗

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow') plt.show() 运行该代码会生成一个三维图像，其中包含一个表面...
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