Matplotlib - 3D轮廓图

首页 / Matplotlib / 3D Contour Plot

ax.contour3D()函数创建三维轮廓图,它要求所有输入数据采用二维规则形式,并在每个点处判断Z数据。在这里,显示三维正弦函数的三维轮廓图。

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x, y):
   return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
	
x=np.linspace(-6, 6, 30)
y=np.linspace(-6, 6, 30)

X, Y=np.meshgrid(x, y)
Z=f(X, Y)

fig=plt.figure()
ax=plt.axes(projection='3d')
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
ax.set_title('3D contour')
plt.show()
3D Contour

这一章《Matplotlib - 3D轮廓图》你学到了什么?在下面做个笔记吧!做站不易,你的分享是对我们最大的支持

相关文章

Java核心技术面试精讲 -〔杨晓峰 - 44讲〕

小马哥讲Spring核心编程思想 -〔小马哥 - 250讲〕

分布式金融架构课 -〔任杰 - 30讲〕

自动化测试高手课 -〔柳胜 - 30讲〕

无法使用可从 cli 运行的命令调用子进程

数据集中值的 Python 总和

防止更新中间文件时重新运行规则

如何通过在另一列上应用过滤器来获取列的最小日期或最早日期

使用 oop 处理数据帧

用“真”找到最近的索引并计算距离(Pandas )

视频推荐〔Matplotlib - 5.1 animation 动画〕

更多视频 »
好记忆不如烂笔头。留下你的足迹吧 :)