首页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

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(X2 + Y2) 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

时间: 2023-11-13 19:06:08 浏览: 84

序列解析与简单作图-高薪之路—前端面试精选集

18.2 序列解析与简单作图这一部分展示更多使用第5 章介绍的 Bio.SeqIO 模块进行序列解析的例子，以及 Python 类库 mat- plotlib 中 pylab 的作图接口（参见 matplotlib 主页的教程）。注意，跟随这些例子，你需要安装 matplotlib - 但是即使没有它，你依然可以尝试数据的解析的内容。 18.2.1 序列长度柱状图在很多时候，你可能想要将某个数据集中的序列长度分布进行可视化——例如，基因组组装项目中的 contig 的大小范围。在这个例子中，我们将再次使用我们的兰花 FASTA 文件 ls_orchid.fasta ，它只包含 94 条序列。首先，我们使用 Bio.SeqIO 来解析这个 FASTA 文件，并创建一个序列长度的列表。你可以用一个 for 循环来实现，然而我觉得列表解析（list comprehension）更简洁： >>> from Bio import SeqIO >>> sizes = [len(rec) for rec in SeqIO.parse("ls_orchid.fasta", "fasta")] >>> len(sizes), min(sizes), max(sizes) 18.2 序列解析与简单作图 287

这段代码并不是生成函数的代码，而是生成一个二元函数的三维曲面图的代码。其中，X和Y是网格点的横纵坐标，Z是对应的函数值。可以使用`plot_surface`函数绘制出曲面图。函数原型如下： ```python 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坐标、纵坐标、高度，其他参数用于设置曲面图的各种属性。

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