python画3维图

时间: 2023-09-10 11:12:26 浏览: 26
你可以使用一些库来绘制3D图形,常用的有matplotlib和plotly。下面是使用这两个库绘制3D图的简单示例: 使用matplotlib库: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建一个3D图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 生成数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] z = [3, 6, 9, 12, 15] # 绘制3D散点图 ax.scatter(x, y, z) # 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() ``` 使用plotly库: ```python import plotly.graph_objects as go # 生成数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] z = [3, 6, 9, 12, 15] # 创建3D散点图对象 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers')]) # 设置坐标轴标签 fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z')) # 显示图形 fig.show() ``` 这些示例可以帮助你开始绘制简单的3D图形,你可以根据自己的需求进行进一步的定制和调整。

相关推荐

可以使用Python中的OpenCV库来实现对2维图像的最邻近插值和双线性插值算法实现旋转。以下是一个简单的示例代码: python import cv2 import numpy as np # 加载图像 img = cv2.imread('example.png') # 图像中心点坐标 height, width = img.shape[:2] center = (width / 2, height / 2) # 定义旋转角度和缩放比例 angle = 45 scale = 1 # 计算旋转矩阵 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) # 应用最邻近插值算法进行旋转 nearest_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height), flags=cv2.INTER_NEAREST) # 应用双线性插值算法进行旋转 bilinear_img = cv2.warpAffine(img, M, (width, height), flags=cv2.INTER_LINEAR) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Nearest Interpolation Image', nearest_img) cv2.imshow('Bilinear Interpolation Image', bilinear_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的示例代码中,我们首先加载了一个示例图像,然后计算了图像中心点的坐标以及旋转角度和缩放比例。接着,我们使用cv2.getRotationMatrix2D计算旋转矩阵,然后使用cv2.warpAffine函数应用最邻近插值算法和双线性插值算法进行旋转。最后,我们使用cv2.imshow函数显示原始图像和旋转后的图像。 需要注意的是,上面的示例代码中只演示了如何应用最邻近插值算法和双线性插值算法进行图像旋转,实际应用中还需要考虑旋转后图像的大小、裁剪和填充等问题。
旋转2维图像可以使用最邻近插值和双线性插值算法。这里给出基于 NumPy 和 Matplotlib 的实现代码,具体如下: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义最邻近插值函数 def nearest_interp(image, x, y): height, width = image.shape x = np.round(x).astype(int) y = np.round(y).astype(int) x = np.minimum(np.maximum(x, 0), width - 1) y = np.minimum(np.maximum(y, 0), height - 1) return image[y, x] # 定义双线性插值函数 def bilinear_interp(image, x, y): height, width = image.shape x0 = np.floor(x).astype(int) y0 = np.floor(y).astype(int) x1 = np.minimum(x0 + 1, width - 1) y1 = np.minimum(y0 + 1, height - 1) f00 = image[y0, x0] f01 = image[y0, x1] f10 = image[y1, x0] f11 = image[y1, x1] wx = x - x0 wy = y - y0 fx0 = f00 * (1 - wx) + f01 * wx fx1 = f10 * (1 - wx) + f11 * wx result = fx0 * (1 - wy) + fx1 * wy return result # 定义旋转函数 def rotate(image, angle, interp_func): height, width = image.shape center_x = width / 2 center_y = height / 2 angle = np.deg2rad(angle) cos_a = np.cos(angle) sin_a = np.sin(angle) x, y = np.meshgrid(np.arange(width), np.arange(height)) x = x - center_x y = y - center_y new_x = x * cos_a + y * sin_a new_y = -x * sin_a + y * cos_a new_x = new_x + center_x new_y = new_y + center_y result = interp_func(image, new_x, new_y) return result # 读取图像 image = plt.imread('test.png') # 最邻近插值旋转 result_nearest = rotate(image, 45, nearest_interp) # 双线性插值旋转 result_bilinear = rotate(image, 45, bilinear_interp) # 显示结果 plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(image) plt.title('Original') plt.axis('off') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(result_nearest) plt.title('Nearest') plt.axis('off') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(result_bilinear) plt.title('Bilinear') plt.axis('off') plt.show() 上述代码中,nearest_interp 和 bilinear_interp 分别实现了最邻近插值和双线性插值算法。rotate 函数实现了对图像的旋转,其中 interp_func 参数可以传入不同的插值函数。最后通过 Matplotlib 的 imshow 函数展示了原始图像、最邻近插值旋转和双线性插值旋转的结果。

最新推荐

Python绘图之二维图与三维图详解

各位工程师累了吗? 推荐一篇可以让你技术能力达到出神入化的网站”持久男” 1.二维绘图 a. 一维数据集 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib....

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

"REGISTOR:SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR:SSD存储裴舒怡,杨静,杨青,罗德岛大学,深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式(regex)搜索,消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎,该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配,在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构,该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元(REMU)和结果组织器组成。此外,流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用,我们在Linux中开发了一组API和库,允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

要将Preference控件设置为不可用并变灰java完整代码

以下是将Preference控件设置为不可用并变灰的Java完整代码示例: ```java Preference preference = findPreference("preference_key"); // 获取Preference对象 preference.setEnabled(false); // 设置为不可用 preference.setSelectable(false); // 设置为不可选 preference.setSummary("已禁用"); // 设置摘要信息,提示用户该选项已被禁用 preference.setIcon(R.drawable.disabled_ico

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

PostgreSQL 中图层相交的端点数

在 PostgreSQL 中,可以使用 PostGIS 扩展来进行空间数据处理。如果要计算两个图层相交的端点数,可以使用 ST_Intersection 函数来计算交集,然后使用 ST_NumPoints 函数来计算交集中的点数。 以下是一个示例查询,演示如何计算两个图层相交的端点数: ``` SELECT ST_NumPoints(ST_Intersection(layer1.geometry, layer2.geometry)) AS intersection_points FROM layer1, layer2 WHERE ST_Intersects(layer1.geometry,

漕河渡槽Ⅳ标段_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告.doc

漕河渡槽Ⅳ标段_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告.doc

HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号:tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期:2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库,用于存储和传播科学研究文档,无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本:0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日,在评审人的意见后,面向考试委员会进行

编写一个函数,将double数组转换成一个三列显示的二维数组(用grouped方法实现传入列数作为参数)

以下是一个基于Python实现的函数,可将长度为n的double数组转换为k列的二维数组,其中k为传入的列数。如果n不是k的倍数,则最后一行的元素数可能少于k列。 ```python import math def convert_to_2d(arr, k): n = len(arr) rows = math.ceil(n / k) result = [[0] * k for _ in range(rows)] for i in range(n): row = i // k col = i % k result