fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3D') surf=ax.plot_surface(w,b,l_sum/3,camp=cm.coolwarm) fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=10) plt.ylabel('b') plt.xlabel('w') plt.title('cost value') plt.show()
时间: 2024-01-16 15:02:25 浏览: 35
这是一个使用Matplotlib库和Numpy库绘制3D图形的代码。具体来说,这个代码创建了一个名为fig的Figure对象,然后在其上添加了一个名为ax的3D子图。接着,代码使用ax对象的plot_surface方法绘制了一个三维曲面图,其中w和b是自变量,l_sum是代价函数,cm.coolwarm是颜色图谱。然后,使用fig对象的colorbar方法添加了一个颜色条,shrink=0.5和aspect=10是颜色条的参数。接下来的plt.ylabel、plt.xlabel和plt.title分别设置了y轴标签、x轴标签和图形标题。最后,使用plt.show()方法显示了图形。
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解释下这段代码X,Y = np.meshgrid(info['死亡人数'].head(20),info['确诊人数'].head(20)) Z=X/Y/10 fig = plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='white') #创建图片 sub = fig.add_subplot(111, projection='3d',title="根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图") surf = sub.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.brg) cb = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=15) sub.set_xlabel(r"死亡人数") sub.set_ylabel(r"确诊人数") sub.set_zlabel(r"死亡率") plt.show()
这段代码是用来绘制一个根据患病人数和死亡人数绘制死亡率的三维图形的代码。
首先,该代码使用了numpy库的meshgrid函数,将info中“死亡人数”和“确诊人数”前20个数据分别作为X轴和Y轴的数据,生成一个二维数组作为底面的网格。
然后,根据公式Z=X/Y/10,计算出每个网格点的死亡率(Z轴数据),其中除以10是为了缩小Z轴比例。
接下来,使用matplotlib库的figure函数创建一个大小为10x10的图片,并设置背景颜色为白色。
再使用subplot方法在该图片上添加一个三维坐标系,并设置标题为“根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图”。
然后,使用plot_surface函数将网格数据X、Y、Z作为参数,生成一个三维曲面,并设置颜色映射为彩虹色。
接着,使用colorbar函数添加一个颜色条,以便查看颜色与实际值的对应关系。
最后,设置X、Y、Z轴的标签,并使用show方法展示出这个三维图形。
cb = fig.colorbar(surf,shrink=0.8,aspect=15)
这段代码使用了Matplotlib库中的colorbar函数,用于添加颜色条到图形中。具体来说,colorbar函数会在图形的一侧加上一个垂直的颜色条,从而可以更加清晰地了解图形中不同颜色所代表的含义。其中,surf是前面用subplot函数绘制的三维图形对象,shrink表示颜色条的缩小比例,aspect表示颜色条的宽度与长度的比例。该函数的基本用法如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.linspace(-5,5,100)
y = np.linspace(-5,5,100)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm')
cb = fig.colorbar(surf, shrink=0.8, aspect=15)
plt.show()
```
这段代码生成了一个以X、Y、Z为坐标的三维曲面图,并在图形一侧添加了一个颜色条。其中,cmap参数指定了颜色映射表,这里使用了蓝-红的颜色映射表。可以看到,颜色条上的颜色与图形中的颜色对应,从而方便了我们对图形的理解和分析。需要注意的是,colorbar函数的参数可以根据具体情况进行调整,例如颜色条的位置、标签等。