plot_trisurf norm=None， vmin=None， vmax=None，

这是一个 Matplotlib 库中的函数，用于绘制三维曲面图。其中 norm=None 表示使用默认的归一化方式，vmin=None 和 vmax=None 表示使用默认的颜色映射范围。如果需要自定义归一化方式或颜色映射范围，可以设置相应的参数。

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plt.scatter(x, y, s=None, c=None,marker=None,...,alpha=None,**kwargs)

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)是matplotlib库中pyplot子库的一个方法，用于生成一个scatter散点图[^1]。

该方法的参数解释如下[^2]：
- x, y：散点图的x轴和y轴数据。
- s：散点的大小，默认为None。
- c：散点的颜色，默认为None。
- marker：散点的标记样式，默认为None。
- cmap：颜色映射，默认为None。
- norm：归一化，默认为None。
- vmin, vmax：颜色映射的最小值和最大值，默认为None。
- alpha：散点的透明度，默认为None。
- linewidths：散点的边框宽度，默认为None。
- verts：散点的顶点，默认为None。
- edgecolors：散点的边框颜色，默认为None。
- data：数据，默认为None。
- **kwargs：其他关键字参数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用plt.scatter()生成散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y, s=50, c='red', marker='o', alpha=0.5)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

该代码会生成一个散点图，x轴为1到5，y轴为2到10，散点的大小为50，颜色为红色，标记样式为圆形，透明度为0.5。

ax.plot_surface( )cmap

在Matplotlib中，ax.plot_surface()函数用于绘制三维曲面图。其中，cmap参数用于设置曲面的颜色映射，即将高度值映射到颜色的方法。cmap可以是一个字符串，表示内置的颜色映射，例如'viridis'、'jet'、'coolwarm'等等；也可以是一个Colormap对象，例如Matplotlib中的cm.get_cmap()函数返回的Colormap对象。另外，还可以使用normalize参数对高度值进行归一化，以便更好地显示颜色映射。例如：

from matplotlib import cm

# 创建一个颜色映射对象
cmap = cm.get_cmap('viridis')

# 绘制曲面图，并设置颜色映射
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cmap, norm=Normalize(vmin=0, vmax=1))

其中，X、Y、Z是曲面上的点的坐标和高度值。Normalize类用于对高度值进行归一化，vmin和vmax分别表示归一化的最小值和最大值。