import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X**2 +Y**2 x= X.flatten() y= Y.flatten() z= Z.flatten() fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,cmap = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 优化这段代码

以下是优化后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

delta = 0.2
x = y = np.arange(-3, 3, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X**2 + Y**2

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))

ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap='jet')
ax1.set_title("3D")

ax2 = fig.add_subplot(122)
cs = ax2.contour(X, Y, Z, 15, cmap='jet')
ax2.clabel(cs, inline=True, fontsize=10, fmt='%1.1f')
ax2.set_title("Contour")

plt.show()

主要的改动如下：

1. 从 `matplotlib` 中导入 `mpl_toolkits.mplot3d`，以便使用 3D 绘图函数。
2. 使用 `plot_surface` 函数绘制 3D 图形，而不是 `plot_trisurf` 函数，因为前者效果更好且速度更快。
3. 调整了代码格式，使其更易读。

相关问题

import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt N=7 X=[3,4,7,6, 2,8,9] y= np. arange N pl= plt. barh (y, left=0, width=x) plt. show(）

这段代码导入了numpy库并将其别名设为`np`，同时导入了matplotlib.pyplot模块的部分功能，将这部分功能别名为`plt`。接下来，定义了两个列表：

- `N = 7` 表示有7个数据点。
- `X = [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9]` 是x轴的数据。
- `y = np.arange(N)` 利用numpy的arange函数创建了一个从0开始到`N - 1`（这里是6）的等差数列，通常这表示y轴的索引或位置。

然后，使用`plt.barh()` 函数绘制水平条形图。参数`y`表示数据的位置（在这个例子中是y轴索引），`left=0`表示每个条形的起始位置都在x轴上的0，而宽度由`width=x`指定，即每个条形的长度对应列表中的一个值。

最后，调用`plt.show()` 显示绘制的图表。

看起来你少了一个`y`变量的赋值，因为你在`y=np.arange(N)`后面没有给`y`赋值。如果`y`应当与`X`相同，则应更正为`y=X`。完整的代码可能是这样的：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 7
X = [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9]
y = X  # Assuming 'y' should have the same values as 'X'

plt.barh(y, left=0, width=X)
plt.show()

如果你需要垂直条形图（而非水平），则应使用`plt.bar()`而不是`plt.barh()`。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) ....... plt.savefig('pandas02.png'),完善这段python代码,使其能输出y=x*x图像。

好的，下面是完善后的代码，可以绘制y=x*x图像并保存为pandas02.png文件：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x和y的值
x = np.arange(1, 101)
y = x * x

# 绘制图像
plt.plot(x, y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("y=x*x")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

# 显示图像
plt.show()

# 保存图像
plt.savefig('pandas02.png')

运行后可以得到一个y=x*x的图像，并且保存为pandas02.png文件。