python中fig = plt.figure()三维坐标中各坐标显示范围固定

要固定三维坐标轴的显示范围，可以使用 `set_xlim`, `set_ylim` 和 `set_zlim` 方法来设置每个坐标轴的显示范围。具体地：

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成一些数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
z = [11, 12, 13, 14, 15]

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 设置每个坐标轴的显示范围
ax.set_xlim([0, 6])
ax.set_ylim([5, 11])
ax.set_zlim([10, 16])

plt.show()

在上面的代码中，`ax.set_xlim([0, 6])` 将 x 轴的显示范围固定在 0 到 6 之间，`ax.set_ylim([5, 11])` 将 y 轴的显示范围固定在 5 到 11 之间，`ax.set_zlim([10, 16])` 将 z 轴的显示范围固定在 10 到 16 之间。

相关问题

python中fig = plt.figure()三维坐标中画多条红色的虚线

### 回答1：
可以使用Matplotlib库来实现这个功能。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 定义x, y, z坐标轴上的点
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
z = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 画多条红色的虚线
for i in range(len(x)):
    ax.plot([x[i], x[i]], [y[i], y[i]], [0, z[i]], 'r--')

# 显示图形
plt.show()

该代码创建了一个三维坐标系，并在其中画了多条红色的虚线。其中，x、y、z坐标轴上的点分别用NumPy数组定义，用for循环画多条红色的虚线。最后，使用plt.show()函数显示图形。

### 回答2：
在Python中使用matplotlib库画多条红色的虚线，需要使用Axes3D模块来创建三维坐标，并使用plot函数来绘制线条。

首先，导入所需的库：

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

接下来，创建三维坐标轴：

fig = plt.figure()  # 创建画布
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 添加三维坐标轴

然后，定义线条的两个端点坐标：

x = [1, 2]  # 线条的x坐标
y = [3, 4]  # 线条的y坐标
z = [5, 6]  # 线条的z坐标

最后，使用plot函数绘制线条：

ax.plot(x, y, z, 'r--')  # 绘制红色虚线，'r--'表示红色的虚线，即红色(dashed)--

完整的代码如下：

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

fig = plt.figure()  # 创建画布
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 添加三维坐标轴

x = [1, 2]  # 线条的x坐标
y = [3, 4]  # 线条的y坐标
z = [5, 6]  # 线条的z坐标

ax.plot(x, y, z, 'r--')  # 绘制红色虚线，'r--'表示红色的虚线，即红色(dashed)--

plt.show()  # 显示图形

运行以上代码，即可在三维坐标中画出一条红色的虚线。

### 回答3：
在Python中，使用Matplotlib库可以绘制三维坐标系中多条红色的虚线。具体实现如下：

首先，我们需要导入Matplotlib库和相应的模块：

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

然后，创建一个三维坐标系的图像对象：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

接下来，我们需要定义虚线的坐标数据。假设我们有一组虚线的起点坐标(x1, y1, z1)和终点坐标(x2, y2, z2)。我们可以使用`plot()`函数来绘制这组虚线：

x1, y1, z1 = 1, 2, 3
x2, y2, z2 = 4, 5, 6
ax.plot([x1, x2], [y1, y2], [z1, z2], color='red', linestyle='dashed')

如果我们有多组虚线的坐标数据，可以在上述代码之后继续添加`ax.plot()`语句。

最后，使用`show()`函数显示图像：

plt.show()

这样就可以在三维坐标系中画多条红色的虚线了。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 创建网格点 x = np.linspace(-4, 4, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) 创建二维网格 x, y = np.meshgrid(x, y) 第一个曲面方程 eq1 = x2 + z2 + y**2 - 4*y 第二个曲面方程 eq2 = x2 + y2 + z**2 - 4 设置绘图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 绘制第一个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq1, cmap='viridis') 绘制第二个曲面 ax.plot_surface(x, y,z,eq2,cmap='plasma') 设置坐标轴,标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') 显示图形 plt.show() TypeError: Axes3D.plot_surface() takes 4 positional arguments but 5 were given

这个错误是由于你在绘制曲面时传递了多余的参数导致的。`Axes3D.plot_surface()` 方法只接受三个位置参数，分别是 `X`、`Y` 和 `Z`，而你在传递参数时多传递了一个 `eq1` 或 `eq2`。

要解决这个问题，你可以将 `eq1` 和 `eq2` 移除，并将其替换为对应的函数表达式。下面是修改后的代码：

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

# 创建网格点
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = np.linspace(1, 3, 100)
z = np.linspace(-4, 4, 100)

# 创建二维网格
x, y = np.meshgrid(x, y)

# 第一个曲面方程
eq1 = x**2 + z**2 + y**2 - 4*y

# 第二个曲面方程
eq2 = x**2 + y**2 + z**2 - 4

# 设置绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制第一个曲面
ax.plot_surface(x, y, eq1, cmap='viridis')

# 绘制第二个曲面
ax.plot_surface(x, y, eq2, cmap='plasma')

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

# 显示图形
plt.show()

请注意，在计算 `eq1` 和 `eq2` 时，我将乘法操作符 `*` 用于对应的变量，以获得正确的计算结果。