头歌实践平台使用matplotlib绘制三维图。

好的，以下是一个使用Matplotlib绘制三维图的实例：

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

# 创建数据
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
x, y = np.meshgrid(x, y)
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(r)

# 绘制图形
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

# 设置图形属性
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个以x，y为坐标轴，z为高度的三维图形，其中r为x、y坐标的距离，z为sin函数的值。可以根据自己的需要修改x、y、z的取值范围和函数表达式，以及更改图形的颜色、线宽等属性。

相关问题

matplotlib绘制三维图像

要使用Matplotlib绘制三维图像，你可以使用mpl_toolkits.mplot3d模块中的Axes3D类。下面是一个简单的示例代码，演示如何绘制一个简单的三维散点图：

n_points =100x = np.random.rand(n_points)
y = np.random.rand(n_points)
z = np.random.rand(n_points)

# 创建三维图像对象fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点图ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

# 设置坐标轴标签ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图像plt.show()

这段代码将生成100个随机点的三维散点图，并使用红色圆圈表示。你可以根据你的需求修改数据和绘图样式。希望对你有帮助！如果你有其他问题，可以继续问我。

matplotlib绘制三维图

使用matplotlib库中的mplot3d模块可以绘制三维图。

首先需要导入相关库：

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

然后创建一个3D坐标系：

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

接下来就可以绘制三维图了。例如，绘制一个三维散点图：

import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)

# 绘制三维散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 显示图形
plt.show()

还可以绘制三维曲面图、三维柱状图等。具体可参考matplotlib官方文档。