import numpy as np # 定义字典 usefuldata = {0: [], 1: [np.array([15., 15., 75.]), np.array([15., 15., 45.])], 2: [np.array([15., 75., 15.]), np.array([15., 45., 15.])], 3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np.array([15., 75., 45.])], 4: [np.array([75., 15., 15.]), np.array([45., 15., 15.])], 5: [np.array([75., 15., 75.]), np.array([75., 15., 45.]), np.array([45., 15., 75.]), np.array([45., 15., 45.])], 6: [np.array([75., 75., 15.]), np.array([75., 45., 15.]), np.array([45., 75., 15.]), np.array([45., 45., 15.])], 7: [np.array([75., 75., 75.]), np.array([75., 45., 75.]), np.array([75., 75., 45.]), np.array([75., 45., 45.]), np.array([45., 75., 75.]), np.array([45., 45., 75.]), np.array([45., 75., 45.]), np.array([45., 45., 45.])]} # 遍历字典 for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: # 如果该键对应的值非空 # 将数组转化为numpy数组 v = np.array(v) if len(v) == 1: # 数据点仅有一个的情况 slope = np.array([0, 0, 0]) # 斜率设为0 intercept = v[0] # 截距为数据点本身 else: # 进行一次线性拟合,拟合结果为斜率和截距 slope, intercept = np.polyfit(np.arange(len(v)), v, 1) # 输出拟合结果 print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{},截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) # 计算直线方程 eq = "z = {}x + {}y + ({})".format(slope[0], slope[1], intercept[2]) print("直线方程为:", eq) else: print("键{}对应的值为空".format(k))。使用这个代码获得了方程后,如何将所有的这些方程一次性显示在三维图像中?采用matplotlib.pyplot来实现

时间: 2024-02-16 16:59:35 浏览: 72
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python-np.set-printoptions()用法总结.pdf

要将所有的方程一次性显示在三维图像中,可以按照以下步骤进行操作: 1. 导入需要的库和模块: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 2. 定义字典和线性拟合函数: ```python usefuldata = {0: [], 1: [np.array([15., 15., 75.]), np.array([15., 15., 45.])], 2: [np.array([15., 75., 15.]), np.array([15., 45., 15.])], 3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np.array([15., 75., 45.])], 4: [np.array([75., 15., 15.]), np.array([45., 15., 15.])], 5: [np.array([75., 15., 75.]), np.array([75., 15., 45.]), np.array([45., 15., 75.]), np.array([45., 15., 45.])], 6: [np.array([75., 75., 15.]), np.array([75., 45., 15.]), np.array([45., 75., 15.]), np.array([45., 45., 15.])], 7: [np.array([75., 75., 75.]), np.array([75., 45., 75.]), np.array([75., 75., 45.]), np.array([75., 45., 45.]), np.array([45., 75., 75.]), np.array([45., 45., 75.]), np.array([45., 75., 45.]), np.array([45., 45., 45.])]} def linear_fit(x, y): if len(y) == 1: slope = np.array([0, 0, 0]) intercept = y[0] else: slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) eq = "z = {}x + {}y + ({})".format(slope[0], slope[1], intercept[2]) return slope, intercept, eq ``` 3. 遍历字典,进行线性拟合和绘制图像: ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: v = np.array(v) if len(v) == 1: slope, intercept, eq = linear_fit([], v) else: x = np.arange(len(v)) slope, intercept, eq = linear_fit(x, v) print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{},截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) print("直线方程为:", eq) # 绘制直线 X, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 2, 1), np.arange(0, 2, 1)) Z = slope[0] * X + slope[1] * Y + intercept[2] ax.plot_surface(X, Y, Z, alpha=0.2) else: print("键{}对应的值为空".format(k)) # 设置坐标轴标签和图像标题 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.title("Linear Fitting") # 显示图像 plt.show() ``` 在上面的代码中,我们首先创建一个3D图像对象`ax`。然后遍历字典,对于每个非空键值对,进行线性拟合并计算直线方程。接着,我们使用`plot_surface`函数绘制直线,并将其透明度设置为0.2。最后,我们设置坐标轴标签和图像标题,并使用`show`函数显示图像。 运行上述代码,即可在一个三维坐标系中显示所有的直线方程。
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