import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

要绘制投影，需要在原始三维图形下添加一个二维投影。可以使用 `ax.contour()` 函数绘制等高线图作为投影。以下是一个简单的例子，假设我们要绘制大半球的投影：

# 绘制大半球的投影
X1_projected = X1
Y1_projected = Y1
z1_projected = np.zeros_like(z1)

# 绘制等高线图作为投影
ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black')

这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小半球和抛物面。

相关问题

``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider ```

这段代码导入了常用的几个库，用于在Python中进行数值计算、数据可视化以及交互式绘图。以下是针对这个代码块的优化建议和优化后的代码：

1. **导入**：为了使代码更简洁，我们可以将导入语句合并到一行：

   import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, from matplotlib.widgets import Slider

2. **推荐实践**：为了提高可读性和减少代码行数，可以使用`as`关键字给模块和函数别名，例如：

   plt = plt.figure()  # 创建一个默认的图形对象
   ax = plt.subplots()
   slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])  # 添加滑动条的位置

3. **命名变量**：如果后续代码中有特定作用域的变量，应明确命名，比如 `fig`, `ax`, 和 `slider`。

4. **创建滑动条**：直接调用`Slider`时，需要传入参数来指定其位置和范围等信息。这应该放在适当的地方，比如在添加滑动条到轴上之后。

优化后的代码如下：

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, from matplotlib.widgets import Slider

# 创建一个默认的图形对象
plt = plt.figure()

# 添加一个子图
ax = plt.subplots()

# 在图上添加滑动条区域
slider_ax = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor='lightgoldenrodyellow')

# 具体滑动条创建和绑定事件的方法需根据实际需求编写，这里省略

在实际应用中，滑动条的创建会包含更多的细节，如设置标签、回调函数等，但这段简化版的代码给出了创建滑动条的基本结构。如果你能提供更详细的需求，我可以给出完整的示例。

解释这行代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axe=plt.subplots()

这行代码首先引入了 matplotlib.pyplot 库和 numpy 库，它们都是 Python 中用于科学计算和数据可视化的常用库。接着，创建了一个名为 fig 的 Figure 对象和名为 axe 的 Axes 对象，其中 Figure 表示整个画布，Axes 表示图表中的子图。在此之后，我们可以用 Axes 对象来绘制具体的图形，如折线图、散点图、直方图等。