图形:
0、import
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from matplotlib import cm
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
1、水平和垂直平面
# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8),
facecolor='lightyellow'
)
# 创建 3D 坐标系
ax = fig.gca(fc='whitesmoke',
projection='3d'
)# 二元函数定义域平面
x = np.linspace(0, 9, 9)
y = np.linspace(0, 9, 9)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# -------------------------------- 绘制 3D 图形 --------------------------------
# 平面 z=4.5 的部分
ax.plot_surface(X,
Y,
Z=X*0+4.5,
color='g',
alpha=0.6
)
# 平面 y=4.5 的部分
ax.plot_surface(X,
Y=X*0+4.5,
Z=Y,
color='y',
alpha=0.6
)
# 平面 x=4.5 的部分
ax.plot_surface(X=X*0+4.5,
Y=Y,
Z=X,
color='r',
alpha=0.6
)
# -------------------------------- --------------------------------
# 设置坐标轴标题和刻度
ax.set(xlabel='X',
ylabel='Y',
zlabel='Z',
xlim=(0, 9),
ylim=(0, 9),
zlim=(0, 9),
xticks=np.arange(0, 10, 2),
yticks=np.arange(0, 10, 1),
zticks=np.arange(0, 10, 1)
)
# 调整视角
ax.view_init(elev=15, # 仰角
azim=60 # 方位角
)
# 显示图形
plt.show()
图形:
2、斜平面
# 创建画布
fig = plt.figure(figsize=(12, 8),
facecolor='lightyellow'
)
# 创建 3D 坐标系
ax = fig.gca(fc='whitesmoke',
projection='3d'
)
# 二元函数定义域
x = np.linspace(0, 9, 9)
y = np.linspace(0, 9, 9)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# -------------------------------- 绘制 3D 图形 --------------------------------
# 平面 z=3 的部分
ax.plot_surface(X,
Y,
Z=X*0+3,
color='g'
)
# 平面 z=2y 的部分
ax.plot_surface(X,
Y=Y,
Z=Y*2,
color='y',
alpha=0.6
)
# 平面 z=-2y + 10 部分
ax.plot_surface(X=X,
Y=Y,
Z=-Y*2+10,
color='r',
alpha=0.7
)
# -------------------------------- --------------------------------
# 设置坐标轴标题和刻度
ax.set(xlabel='X',
ylabel='Y',
zlabel='Z',
xlim=(0, 9),
ylim=(0, 9),
zlim=(0, 9),
xticks=np.arange(0, 10, 2),
yticks=np.arange(0, 10, 1),
zticks=np.arange(0, 10, 1)
)
# 调整视角
ax.view_init(elev=15, # 仰角
azim=10 # 方位角
)
# 显示图形
plt.show()
图形:
软件信息:
补充:Python数据分析(Matplotlib)之3D图形
使用python绘制一个简单的三维图
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
#使用3d关键字来进行指定图像的三维投影
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
"""numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
meshgrid函数创建一个二维坐标网络,这将用于二维坐标网络,这将用于变量x和y的赋值
"""
u = np.linspace(-1,1,100)
x,y =np.meshgrid(u,u)
z = x**2 +y**2
#指定行和列的步幅,以及绘制的色彩表
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=4,cstride=4,cmap=cm.YlGnBu_r)
plt.show()
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
您可能感兴趣的文章:- 用Python的绘图库(matplotlib)绘制小波能量谱
- python matplotlib绘图实现删除重复冗余图例的操作
- Python基础之画图神器matplotlib
- python读取并显示图片的三种方法(opencv、matplotlib、PIL库)
- python学习之使用Matplotlib画实时的动态折线图的示例代码
- 用pip给python安装matplotlib库的详细教程
- python Matplotlib基础--如何添加文本和标注
- python使用matplotlib的savefig保存时图片保存不完整的问题
- 基于python的matplotlib制作双Y轴图