python 利用matplotlib在3D空间中绘制平面的案例

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我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • python使用matplotlib的savefig保存时图片保存不完整的问题

    python使用matplotlib的savefig保存时图片保存不完整的问题 使用如下形式的代码进行图片保存时,保存的图片出现不完整的情况,如图1所示. plt.colorbar() plt.savefig(title) plt.show() 一开始我以为是图片大小比例不对,因而通过以下代码进行修改: plt.figure(figsize=(10,8)) 但是无论怎么修改,始终会出现这种情况,要么是下面显示不完全,要么就是左边显示不完全.这是为什么呢? 这是因为colorbar会占据右边位置,

  • python 利用matplotlib在3D空间绘制二次抛物面的案例

    图形预览: 0.import import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 1.开口向上的抛物面 fig = plt.figure(figsize=(9,6), facecolor='khaki' ) ax = fig.gca(projection='3d') # 二元函数定义域平面集 x = np.linspace(start=-3, stop=3,

  • python Matplotlib基础--如何添加文本和标注

    创建一个优秀的可视化图表的关键在于引导读者,让他们能理解图表所讲述的故事.在一些情况下,这个故事可以通过纯图像的方式表达,不需要额外添加文字,但是在另外一些情况中,图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好.也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题,但是其中的选项参数却有很多.让我们在本节中使用一些数据来创建可视化图表并标注这些图表来表达这些有趣的信息.首先还是需要将要用到的模块和包导入Pycharm: import matplotlib.pyplot as plt import matplotli

  • 如何利用Python matplotlib绘制雷达图

    本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图. 雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形.雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,雷达图几乎随处可见,应用场景非常多. 一.matplotlib绘制圆形雷达图 # coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"大学英语": 87, "高等数学": 79, "体育":

  • python可视化分析的实现(matplotlib、seaborn、ggplot2)

    一.matplotlib库 1.基本绘图命令 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体,这里是楷体,SimHei表示黑体 #基本统计图 plt.bar(x,y);plt.pie(y,labels=x);plt.plo

  • python如何用matplotlib创建三维图表

    Matplotlib 最开始被设计为仅支持二维的图表.到 1.0 版本发布左右,一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来,结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的(同时也是有限的)的可用于三维数据可视化的一套工具.三维图表可以使用载入mplot3d工具包来激活,这个包会随着 Matplotlib 自动安装: from mpl_toolkits import mplot3d 一旦模块被导入,三维 axes 就可以像其他普通 axes 一样通过关键字参数projection='3d'

  • python 利用matplotlib在3D空间中绘制平面的案例

    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 a

  • Python利用matplotlib模块数据可视化绘制3D图

    目录 前言 1 matplotlib绘制3D图形 2 绘制3D画面图 2.1 源码 2.2 效果图 3 绘制散点图 3.1 源码 3.2 效果图 4 绘制多边形 4.1 源码 4.2 效果图 5 三个方向有等高线的3D图 5.1 源码 5.2 效果图 6 三维柱状图 6.1 源码 6.2 效果图 7 补充图 7.1 源码 7.2 效果图 总结 前言 matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库,它所绘制的图表中的每个绘图元素,例如线条Line2D.文字Text.刻度等在内存中都有一个对象与之

  • Python利用matplotlib绘制圆环图(环形图)的实战案例

    目录 一.概念介绍 二.数据展示 三.图像绘制 四.参数解释 (1) wedgeprops是我们绘图时的参数字典. (2) startangle是第一个数据起画点. (3) plt.text (4) 可以绘制如示例图一样的colorbar,或者legend吗? 总结 一.概念介绍 圆环图(Donut Chart),又称为环形图,甜甜圈图.它从饼图变形而来,单环的作用上与饼图相似,用于展示定性数据中小类占大类的比例关系. Q: 那既然都有饼图了,为什么还要圆环图呢? ① 从空间利用效果上,饼图的t

  • Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

    图中图 准备数据 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6] - 大图 首先确定大图左下角的位置以及宽高: 注意,4个值都是占整个figure坐标系的百分比.在这里,假设figure的大小是10x10,那么大图就被包含在由(1, 1)开始,宽8,高8的坐标系内. # below are all percentage left, bott

  • Python利用matplotlib绘制折线图的新手教程

    前言 matplotlib是Python中的一个第三方库.主要用于开发2D图表,以渐进式.交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力. 一.安装matplotlib pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二.matplotlib图像简介 matplotlib的图像分为三层,容器层.辅助显示层和图像层. 1. 容器层主要由Canvas.Figure.Axes组成. Canvas位

  • Python利用matplotlib绘制散点图的新手教程

    前言 上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:https://www.jb51.net/article/198991.htm,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图. 一.matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] turnovers =

  • Python利用 matplotlib 绘制直方图

    目录 1. 直方图概述 1.1什么是直方图? 1.2直方图使用场景 1.3直方图绘制步骤 1.4案例展示 2. 直方图属性 2.1设置颜色 2.2设置长条形数目 2.3设置透明度 2.4设置样式 3. 添加折线直方图 4. 堆叠直方图 5. 不等距直方图 6. 多类直方图 复习回顾: 经过前面对 matplotlib 模块从底层架构.基本绘制步骤等学习,我们已经学习了折线图.柱状图的绘制方法. matplotlib 模块基础:对matplotlib 模块常用方法进行学习 matplotlib 模

  • Python利用matplotlib实现饼图绘制

    目录 前言 1. 等高线图概述 什么是饼图? 饼图常用场景 绘制等饼图步骤 案例展示 2. 饼图属性 设置饼图的颜色 设置标签 设置突出部分 设置填入百分比数值 饼图旋转 设置阴影 3. 调整饼图的大小 4. 添加图例 5. 镂空饼图 总结 前言 众所周知,matplotlib.pyplot 提供绘制不同表格绘制方法,如使用plot()方法绘制折线,bar()绘制柱 在matplotlib.pyplot 中还有一种图表用于直观表示占比情况的饼图,在matplotlib官网上也列举出非常多关于饼图

  • Python利用Matplotlib绘制图表详解

    目录 前言 折线图绘制与显示 绘制数学函数图像 散点图绘制 绘制柱状图 绘制直方图 饼图 前言 Matplotlib 是 Python 中类似 MATLAB 的绘图工具,如果您熟悉 MATLAB,那么可以很快的熟悉它. Matplotlib 提供了一套面向对象绘图的 API,它可以轻松地配合 Python GUI 工具包(比如 PyQt,WxPython.Tkinter)在应用程序中嵌入图形.与此同时,它也支持以脚本的形式在 Python.IPython Shell.Jupyter Notebo

随机推荐