sub.plot_surface(x_,y_,z_,cmap=plt.cm.brg)

这段代码使用了Matplotlib库中的subplot函数的子函数plot_surface，用于绘制三维图形。其中，x_、y_、z_分别代表了三个一维数组，表示三维坐标系中的x、y、z坐标值，cmap参数指定了颜色映射表，这里使用了蓝-红-绿的颜色映射表。plot_surface函数可以绘制三维曲面图，其基本用法如下：

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

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

x = [1,2,3,4,5]
y = [2,3,4,5,6]
z = [5,6,7,8,9]

ax.plot_surface(x, y, z)
plt.show()

这段代码可以绘制出一条以输入的x、y、z坐标值为轨迹的三维曲面图。plot_surface函数还有很多其他的参数可以调整，例如颜色、透明度、表面光泽、线条粗细等，可以根据需要进行修改。

相关问题

解释下这段代码X,Y = np.meshgrid(info['死亡人数'].head(20),info['确诊人数'].head(20)) Z=X/Y/10 fig = plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='white') #创建图片 sub = fig.add_subplot(111, projection='3d',title="根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图") surf = sub.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.brg) cb = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=15) sub.set_xlabel(r"死亡人数") sub.set_ylabel(r"确诊人数") sub.set_zlabel(r"死亡率") plt.show()

这段代码是用来绘制一个根据患病人数和死亡人数绘制死亡率的三维图形的代码。

首先，该代码使用了numpy库的meshgrid函数，将info中“死亡人数”和“确诊人数”前20个数据分别作为X轴和Y轴的数据，生成一个二维数组作为底面的网格。

然后，根据公式Z=X/Y/10，计算出每个网格点的死亡率（Z轴数据），其中除以10是为了缩小Z轴比例。

接下来，使用matplotlib库的figure函数创建一个大小为10x10的图片，并设置背景颜色为白色。

再使用subplot方法在该图片上添加一个三维坐标系，并设置标题为“根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图”。

然后，使用plot_surface函数将网格数据X、Y、Z作为参数，生成一个三维曲面，并设置颜色映射为彩虹色。

接着，使用colorbar函数添加一个颜色条，以便查看颜色与实际值的对应关系。

最后，设置X、Y、Z轴的标签，并使用show方法展示出这个三维图形。

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。