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()

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。

可不可以解释一下以下的代码from matplotlib import cbook from matplotlib import cm from matplotlib.colors import LightSource import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np dem = cbook.get_sample_data('jacksboro_fault_dem.npz', np_load=True) z = dem['elevation'] nrows, ncols = z.shape x = np.linspace(dem['xmin'], dem['xmax'], ncols) y = np.linspace(dem['ymin'], dem['ymax'], nrows) x, y = np.meshgrid(x, y) region = np.s_[5:50, 5:50] x, y, z = x[region], y[region], z[region] fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='3d')) ls = LightSource(270, 45) rgb = ls.shade(z, cmap=cm.gist_earth, vert_exag=0.1, blend_mode='soft') surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=rgb, linewidth=0, antialiased=False, shade=False) plt.show()

这段代码是用来创建一个三维曲面图的，它从文件中获取数据，然后使用LightSource函数创建RGB（红色、绿色和蓝色）颜色，使用plot_surface函数绘制曲面，最后通过plt.show（）函数显示绘制的曲面图。