matplotlib_200730系列---9、3D数据
一、总结
一句话总结：
画3D图：ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
画等高线图：ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow')
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig=plt.figure() ax=Axes3D(fig) #X,Y value X=np.arange(-4,4,0.25) Y=np.arange(-4,4,0.25) X,Y=np.meshgrid(X,Y) R=np.sqrt(X**2+Y**2) # height value Z=np.sin(R) # 画3D图 # rstride=1,cstride=1 条纹的密集程度 ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 画等高线图 # zdir='z'：沿z轴压缩 # offset=-2：表示压到-2上去 ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow') # z轴压缩的区域 ax.set_zlim(-2,2) plt.show()
1、画等高线语句：ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow') 意思？
zdir='z'：沿z轴压缩，offset=-2：表示压到-2上去
二、3D数据
博客对应课程的视频位置：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig=plt.figure() ax=Axes3D(fig) #X,Y value X=np.arange(-4,4,0.25) Y=np.arange(-4,4,0.25) X,Y=np.meshgrid(X,Y) R=np.sqrt(X**2+Y**2) # height value Z=np.sin(R) # 画3D图 # rstride=1,cstride=1 条纹的密集程度 ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 画等高线图 # zdir='z'：沿z轴压缩 # offset=-2：表示压到-2上去 ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow') # z轴压缩的区域 ax.set_zlim(-2,2) plt.show()
