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 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。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(1,4) y=np.arange(4,8) xv,yv=np.meshgrid(x,y) print(xv) print(yv) z=np.sin(xv**2+yv**2) print(z) plt.pcolormesh(xv,yv,z,cmap=plt.cm.Spectral)

这段代码使用numpy和matplotlib库生成一个二维平面上的热力图。具体来说，它实现了以下几个步骤：

1. 导入numpy和matplotlib.pyplot库。

2. 创建两个一维数组x和y，分别包含1到3和4到7之间的数。

3. 使用np.meshgrid函数将x和y组合成两个二维网格矩阵xv和yv，这两个矩阵可以表示二维平面上的所有点。

4. 定义一个函数z，它根据xv和yv的值计算出每个点的sin(xv^2 + yv^2)的值。

5. 使用plt.pcolormesh函数将xv、yv和z作为参数，生成一个热力图。

该代码的输出结果是三个矩阵xv、yv和z，以及生成的热力图。