Matplotlib 3D 线图
本篇文章演示了在 Matplotlib 中创建 3D 绘图以及如何在 Matplotlib 中使用多种颜色创建它。
在 Matplotlib 中创建 3D 线图
三维绘图的概念无处不在。流经水、油、汽油或任何我们管道的管道是具有长度、宽度和高度的三维。
因此,我们还可以使用 mpl_toolkits
工具创建图形或绘图,这使得在 Matplotlib 中创建 3D 绘图变得更加容易。
让我们从导入以下模块开始。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
from mpl_toolkits import mplot3d
现在我们必须指定坐标,但是在我们开始绘制三维空间之前,我们需要创建一个轴,并且这个轴必须有一个 3D projection
参数。我们有不同的预测。
我们不仅有 3D 投影。我们可以使用大量不同的投影,所以如果我们想创建一个新的轴,我们需要调用 axes()
方法。
要创建 3D 绘图,我们可以传递一个 projection
参数并将值设置为 "3d"
。
axes=plot.axes(projection="3d")
我们使用 arange()
numpy 方法创建三个维度的数据。arange()
是你选择起点、终点和步长。
我们对 y_data
做同样的事情。我们在 z
坐标上使用了一些数学函数,以便在我们的绘图中获得更好的结果。
axes=plot.axes(projection="3d")
x_data=np.arange(0,50,0.1)
y_data=np.arange(0,50,0.1)
z_data=np.sin(x_data) * np.cos(y_data)
完整代码示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
from mpl_toolkits import mplot3d
axes=plot.axes(projection="3d")
x_data=np.arange(0,50,0.1)
y_data=np.arange(0,50,0.1)
z_data=np.sin(x_data) * np.cos(y_data)
axes.plot(x_data,y_data,z_data)
plot.show()
输出:
在 Matplotlib 中创建多色 3D 线图
此示例演示如何使用多种颜色的 3D 线图。在下面的代码中,我们只是分离每个线段并在六种预定义颜色上迭代循环。
colors = 'rgbcmy'
for i in range(len(x_data)-1):
axes.plot(x_data[i:i+2], y_data[i:i+2], z_data[i:i+2], color=colors[i%6] )
# ax.plot(x[i:i+2], y[i:i+2], z[i:i+2], color=cols[i%6])
完整代码示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
from mpl_toolkits import mplot3d
axes=plot.axes(projection="3d")
x_data=np.arange(0,50,0.1)
y_data=np.arange(0,50,0.1)
z_data=np.sin(x_data) * np.cos(y_data)
colors = 'rgbcmy'
for i in range(len(x_data)-1):
axes.plot(x_data[i:i+2], y_data[i:i+2], z_data[i:i+2], color=colors[i%6] )
# ax.plot(x[i:i+2], y[i:i+2], z[i:i+2], color=cols[i%6])
plot.show()
输出:
单击此处阅读有关 3D 绘图的详细文档。
相关文章
Pandas DataFrame DataFrame.shift() 函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:133 分类:Python
-
DataFrame.shift() 函数是将 DataFrame 的索引按指定的周期数进行移位。
Python pandas.pivot_table() 函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:82 分类:Python
-
Python Pandas pivot_table()函数通过对数据进行汇总,避免了数据的重复。
Pandas read_csv()函数
发布时间:2024/04/24 浏览次数:254 分类:Python
-
Pandas read_csv()函数将指定的逗号分隔值(csv)文件读取到 DataFrame 中。
Pandas 多列合并
发布时间:2024/04/24 浏览次数:628 分类:Python
-
本教程介绍了如何在 Pandas 中使用 DataFrame.merge()方法合并两个 DataFrames。
Pandas loc vs iloc
发布时间:2024/04/24 浏览次数:837 分类:Python
-
本教程介绍了如何使用 Python 中的 loc 和 iloc 从 Pandas DataFrame 中过滤数据。
在 Python 中将 Pandas 系列的日期时间转换为字符串
发布时间:2024/04/24 浏览次数:894 分类:Python
-
了解如何在 Python 中将 Pandas 系列日期时间转换为字符串