ax = Axes3D(fig)

时间: 2024-01-15 15:05:34 浏览: 72
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python3利用Axes3D库画3D模型图

This line of code creates a 3D plot using the matplotlib library. The variable "fig" should be defined earlier in the code as a figure object. The "ax" variable is an instance of the Axes3D class, which allows for the creation and manipulation of 3D plots.
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ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(x1, x2, z) ax.scatter(w1, w2, targetFunction([w1, w2]), s=50, c='red') ax.legend() plt.show() #### 四、结果分析 通过上述代码，我们不仅找到了目标函数的极值点...
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在本例中，我们首先创建了一个图形实例fig，并添加了一个3D坐标轴ax。然后，我们生成了随机数据集x, y, z，并使用ax.scatter方法绘制了3D散点图。绘制时，我们还可以通过参数设置散点的颜色（c）和形状（marker）。...

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) fig.add_axes(ax)什么意思

2. ax = Axes3D(fig)：创建一个三维坐标轴对象。Axes3D 是 matplotlib 中用于绘制三维图形的类。 3. fig.add_axes(ax)：将创建的三维坐标轴对象添加到画布中。 这样，我们就可以在这个三维坐标轴上绘制各种三...

ax = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)这段代码的作用是什么

auto_add_to_figure=False 参数指定不将 Axes3D 自动添加到 Figure 对象中，需要手动调用 fig.add_axes(ax) 方法将其添加到 Figure 对象中。通过 Axes3D 对象，我们可以在三维空间中绘制各种图形，例如散点图、线图...

fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

首先创建了一个空白的 Figure 对象，然后在其上创建一个 Axes3D 对象，接着使用 ax.plot_surface() 函数绘制了一个三维曲面，其中 w 和 b 分别表示横轴和纵轴对应的数据，l_sum/3 表示该点的高度或深度。...

matplotlibdeprecationwarning: axes3d(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. pass the keyword argument auto_add_to_figure=false and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. the default value of auto_add_to_figure will change to false in mpl3.5 and true values will no longer work in 3.6. this is consistent with other axes classes. ax = axes3d(fig)

这是一条关于matplotlib库的警告信息，提示用户在使用axes3d(fig)时，应该传入关键字参数auto_add_to_figure=false，并使用fig.add_axes(ax)来避免警告。在mpl3.5版本中，auto_add_to_figure的默认值将改为false，而...

MatplotlibDeprecationWarning: Axes3D(fig) adding itself to the figure is deprecated since 3.4. Pass the keyword argument auto_add_to_figure=False and use fig.add_axes(ax) to suppress this warning. The default value of auto_add_to_figure will change to False in mpl3.5 and True values will no longer work in 3.6. This is consistent with other Axes classes. ax = Axes3D(fig)

为了避免这个警告，你需要将 auto_add_to_figure 参数设置为 False，并使用 fig.add_axes(ax) 将 Axes3D 对象手动添加到图形中。这个参数的默认值将在 Matplotlib 3.5 中更改为 False，并且在 3.6 中，...

function plotTimeDomain(fig, x, y, Fs) t = (0:length(x)-1)/Fs; % 生成时间向量 ax1 = axes(fig, 'Position', [.1 .65 .35 .25]); plot(ax1, t, x); title(ax1, '原声信号时域图'); xlabel(ax1, 'Time (s)'); ylabel(ax1, 'Amplitude'); t = (0:length(y)-1)/Fs; % 生成时间向量 ax2 = axes(fig, 'Position', [.55 .65 .35 .25]); plot(ax2, t, y); title(ax2, '处理后信号时域图'); xlabel(ax2, 'Time (s)'); ylabel(ax2, 'Amplitude'); end

函数首先根据采样率生成时间向量 t，然后在 fig 对象上创建两个子图对象 ax1 和 ax2，并分别绘制原始音频数据和处理后的音频数据的时域图。函数还设置了子图对象的标题、横轴标签和纵轴标签。

fig = pl.figure() ax = Axes3D(fig,auto_add_to_figure=False) ax.plot3D(track1[:, 0], track1[:, 1], track1[:, 2], lw=1) ax.plot3D(track2[:, 0], track2[:, 1], track2[:, 2], lw=1)

这是一个使用 Matplotlib 库绘制三维图形的代码片段，其中 fig 是一个 Figure 对象，ax 是一个 Axes3D 对象，track1 和 track2 是包含三维坐标的数组。ax.plot3D() 方法用于绘制三维线条。

function plotFrequencyDomain(fig, x, y, Fs) freq = (0:length(x)-1)*Fs/length(x); % 计算频率范围 ax1 = axes(fig, 'Position', [.1 .25 .35 .25]); plot(ax1, freq, abs(fft(x))); title(ax1, '原声信号频域图'); xlabel(ax1, 'Frequency (Hz)'); ylabel(ax1, 'Magnitude'); freq = (0:length(y)-1)*Fs/length(y); % 计算频率范围 ax2 = axes(fig, 'Position', [.55 .25 .35 .25]); plot(ax2, freq, abs(fft(y))); title(ax2, '处理后信号频域图'); xlabel(ax2, 'Frequency (Hz)'); ylabel(ax2, 'Magnitude'); end

函数首先根据采样率和数据长度计算频率范围，然后在 fig 对象上创建两个子图对象 ax1 和 ax2，并分别绘制原始音频数据和处理后的音频数据的频域图。函数还设置了子图对象的标题、横轴标签和纵轴标签。值得注意...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(num=1) ax = Axes3D(fig) X = np.arange(0.5, 20, 0.5) Y = np.arange(0, 1, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = Y - math.log10(X) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, edgecolor='black', cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow') plt.show() 这段代码有问题吗

ax = Axes3D(fig) X = np.arange(0.5, 20, 0.5) Y = np.arange(0, 1, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = Y - np.log10(X) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax....

ax0,ax1 = axes[0],axes[1]# 第二维ax00,ax01 = ax0[0],ax0[1]ax10,ax11 = ax1[0],ax1[1]

在这个Python代码片段中，ax0, ax1 = axes, axes 是将 axes 列表的第一个元素赋给 ax0，第二个元素赋给 ax1。这通常是在创建多轴子图（subplots）时的做法，其中 axes 可能是 plt.subplots(nrows=2, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据集 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array([2, 4, 1, 3, 5]) z = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) # 创建三维图形对象 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 绘制三维散点图 ax.scatter(x, y, z) # 设置坐标轴标签和标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') ax.set_title('3D Scatter Plot') # 显示图形 plt.show()为什么输出一片空白

这段代码应该是可以绘制出三维散点图的，但是可能是由于缺少交互界面所致，导致图形无法展示。您可以尝试在代码中添加以下两行命令，看是否可以解决问题： # 添加以下两行命令 plt.ion() plt.pause(0.001) ...

fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==0], figsize=(10, 8), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==1], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5) fig, axes = scatterplotmatrix(iris.data[y==2], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5, names=names)

fig, axes = scatterplotmatrix(X[y==2], fig_axes=(fig, axes), alpha=0.5, names=names) plt.show() 该代码会生成一个包含三个类别的散点图矩阵，每个类别的数据在图像中用不同的颜色表示。

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Plot contour curves plt.show()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 生成示例数据 X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) # 绘制等高线图 ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) plt.show() 你可以根据自己的需求修改代码。

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set...

代码sns.distplot(mall.Income,ax=axes1)，运行报错name 'axes1' is not defined怎么解决

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ax = fig.axes(projection='3D') TypeError: 'list' object is not callable

报错信息"TypeError: 'list' object is not callable"是因为在使用ax = fig.axes(projection='3D')时，axes属性返回的是一个列表对象，不可调用。正确的方法是使用add_subplot或add_axes方法来创建3D子图。 ...

import matplotib. pyplt as plt import numpy as np from mpl_toolkits. mplot3d import Axes3D from matplotlib. ticker import LinearLocator,FormatStrFormatte fig= plt. figure() ax=Axes3D(fig) n= 256 x= np. arange(-5,5,0.25) y= np. arange(-5,5,0.25) X,Y= np. meshgrid(x,y) R=mp. sqrt(X**2+Y**2) Z= np.sin(R) surf=ax. plot_surface( X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) ax. set_zlim(-1.01,1.01) ax.zaxis.set_major_locattor(LinearLocator(10)) ax.zaxis.set_major_formaatter( FormatStrFormatter('%.02f ')) fig. colorbar( surf, shrink=0.5,aspect=5) plt. show()

最后使用Axes3D对象的plot_surface()方法绘：制冷中")); m_temperatureEdit->setText(QString::number(--m_temperature)); m_temperatureSlider->setValue(m_temperature); } void WaterDispenser::...

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