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)

时间: 2023-05-12 13:04:24 浏览: 71
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matplotlib的实验性3D轴_Python_下载.zip

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。
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Python使用add_subplot与subplot画子图操作示例

ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 同上，创建第二个子图 ax2.plot(x, -x) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 同上，创建第三个子图 ax3.plot(x, x**2) ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 同上，创建第四个子图 ax4....

fig = plt.figure ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) plt.show()

然后，ax = plt.axes(projection='3d') 创建了一个具有三维投影的坐标轴对象。接下来，ax.plot_surface(w, b, l_sum/3) 在坐标轴上绘制了一个三维曲面，其中 w 和 b 是两个一维数组，l_sum/3 是一个二维...

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。...

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

在第一段代码中，ax.set_xlabel('X Label')、ax.set_ylabel('Y Label')、ax.set_zlabel('Z Label')这三行代码设置了三个坐标轴的标签，而第二段代码中只有ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet")这一行代码绘制了图形...

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::...

请分析两段代码输出的结果为什么不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x = np.zeros((88,88)) y = np.zeros((88,88)) for i in range(88): for j in range(88): x[i][j] = j+1 for i in range(88): for j in range(88): y[i][j] = i+1 z = my_array.flatten() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(x, y, z,cmap="jet") ax.legend() plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") plt.show()

在第一段代码中，我们需要将数据展平并将其放入一个二维数组中，然后使用 plot_trisurf() 方法来绘制三角面片。而在第二段代码中，我们使用 meshgrid() 方法来生成网格，并将数据放入一个三维数组中，然后使用 plot_...

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

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')...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y**2 - y**2 - x**2) z2 = np.sqrt(4 - x**2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(X, Y, Z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('...

x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错NotImplementedError: Axes3D currently only supports the aspect argument 'auto'. You passed in 'equal'.

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 ax.plot_surface(x,y,z) # 调整视角 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整坐标轴比例 ax.set_box_aspect('auto') # 隐藏坐标轴 ax....

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....

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X**2 +Y**2 x= X.flatten() y= Y.flatten() z= Z.flatten() fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,cmap = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 优化这段代码

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = y = np.arange(-3, 3, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121, projection=...

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...如果还是无法绘制图形，您可以尝试在pyplot.show()函数中添加参数block=False，即： plt.show(block=False) 这样就可以非阻塞地显示图形了。

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(data_test['X'], data_test['Y'], c=data_test['Label']) ax.plot(x0, y0, c="grey")

ax是一个Axes对象，用于在Figure上添加子图。add_subplot()方法用于创建一个1行1列的子图，其位置为(1,1)。scatter()方法用于绘制散点图，其中X和Y是数据集中的两个特征，Label是标签，用于给不同类别的点赋予不同的...

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。
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