python绘制核密度3d图

要绘制核密度的3D图，可以使用Python中的Mayavi库。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.stats import kde
from mayavi import mlab

# 创建测试数据
x, y, z = np.random.normal(size=(3, 10000))

# 计算核密度估计
kernel = kde.gaussian_kde([x, y, z])
density = kernel([x, y, z])

# 绘制3D图
figure = mlab.figure('DensityPlot')
points = mlab.points3d(x, y, z, density, scale_mode='none', scale_factor=0.07)
mlab.axes()
mlab.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个包含10000个随机数的三维数据集。然后，我们使用Scipy库中的核密度估计函数计算数据集的核密度。最后，我们使用Mayavi库中的函数绘制3D图。

请注意，Mayavi库需要先安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install mayavi

这个例子只是一个简单的演示，如果需要更高级的功能，可以参考Mayavi库的官方文档。

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利用Python绘制氢原子3d态电子云图样

你可以使用Python中的matplotlib和mayavi库来绘制氢原子3D态电子云图样。首先，你需要安装这两个库。然后使用以下代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mayavi import mlab

# 创建一个3D图形窗口
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 定义氢原子自旋函数，其中r是原子核与电子之间的距离
def hydrogen_wave_func(n, l, m, r, theta, phi):
    a = 1 # 常数，实际数值为玻尔半径
    # 计算球谐函数和径向函数
    Y_lm = np.real(scipy.special.sph_harm(m, l, phi, theta))
    R_nl = (2 / (n * a))**3 * scipy.special.factorial(n - l - 1) / (2 * n * scipy.special.factorial(n + l)) * np.exp(-r / (n * a)) * (2 * r / (n * a))**l * scipy.special.eval_legendre(n - l - 1, 2 * l + 1)(2 * r / (n * a))
    return np.abs(R_nl * Y_lm)**2

# 定义要绘制的n, l, m值
n_values = [1, 2] # n
l_values = [0, 1] # l
m_values = [-1, 0, 1] # m

# 定义绘图的范围
r = np.linspace(0, 20, 50)
theta = np.linspace(0, np.pi, 50)
phi = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
R, Theta, Phi = np.meshgrid(r, theta, phi)

# 循环绘图
for n in n_values:
    for l in l_values:
        for m in m_values:
            # 计算电子密度函数
            psi = hydrogen_wave_func(n, l, m, R, Theta, Phi)
            # 绘制3D图像
            x = R * np.sin(Theta) * np.cos(Phi)
            y = R * np.sin(Theta) * np.sin(Phi)
            z = R * np.cos(Theta)
            ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=plt.cm.jet(psi))

# 显示图像
plt.show()

用python语言绘制出三维核密度估计图

要在Python中绘制三维核密度估计图，可以使用SciPy库中的`gaussian_kde`函数和Matplotlib库中的`Axes3D`模块。

下面是一个示例代码，用于生成随机三维数据并绘制其核密度估计图：

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

# 生成随机三维数据
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)
z = np.random.normal(size=1000)

# 计算核密度估计
density = gaussian_kde([x, y, z])

# 创建图表对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成网格点
xmin, ymin, zmin = x.min(), y.min(), z.min()
xmax, ymax, zmax = x.max(), y.max(), z.max()
xi, yi, zi = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j, zmin:zmax:100j]
positions = np.vstack([xi.ravel(), yi.ravel(), zi.ravel()])

# 计算密度值
values = np.reshape(density(positions).T, xi.shape)

# 绘制三维核密度估计图
ax.scatter(x, y, z, alpha=0.1, s=5)
ax.contour3D(xi, yi, zi, values, 100, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个随机三维数据的核密度估计图。