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  • 主要介绍了python+matplotlib绘制3D条形实例代码,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 修改X,Y,Z轴的刻度值 from matplotlib.ticker import MultipleLocator,...from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib i...

    修改X,Y,Z轴的刻度值

    from matplotlib.ticker import MultipleLocator,FuncFormatter
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from matplotlib import colors
    from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
    import numpy as np
    import matplotlib.ticker as ticker
    
    def fun(x):
        if x >= 1:
            return 1
        return x
    
    def to_percent(temp, position):
        return '%1.0f'%(100*temp)
    
    x = np.arange(0, 0.5, 0.001)
    y = np.arange(0, 0.05, 0.001)
    x, y = np.meshgrid(x, y)
    z = (3*x+y-x*x-np.sqrt(2*x*x*x-3*x*x*x*x+x*x+22*x*x*y-22*x*y-12*x*x*x*y-8*x*x*y*y+12*x*y*y-7*y*y))/(2*x+2*y)
    
    for row in range(len(z)):
        for col in range(len(z[0])):
            z[row][col] = fun(z[row][col])
    
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')
    ax.set_zlim3d(0.6,1.0)
    ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(5))#Z轴显示5个刻度值
    
    norm = colors.Normalize(vmin=0.6,vmax=1.0)
    ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))#将X,Y,Z轴的坐标轴放大100倍
    ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))
    ax.zaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))
    
    ax.set_xlabel(r'$\alpha$(%)')
    ax.set_ylabel(r'$\theta$(%)')
    ax.set_zlabel(r'$\gamma^{*}$(%)')#坐标轴
    
    surf = ax.plot_surface(x, y, z,
                           cmap=cm.coolwarm,
                           linewidth=0,
                           norm=norm,
                           antialiased=False,
                           edgecolor='none')
    ax.contourf(x,y,z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow')
    

      

     

    修改colorbar的刻度为百分的形式

    def fmt(x,pos):
        print(x)
        # a, b = '{:2.2e}'.format(x).split('e')
        # b = int(b)
        return r'${}$%'.format(int(x*100))
    cbar = plt.colorbar(surf,shrink=0.5, aspect=5,format=ticker.FuncFormatter(fmt))#format用来修改调色板的刻度值
    cbar.set_ticks([.6,.7,.8,.9,1.0]) plt.tight_layout() 
    plt.savefig('实验图.svg',dpi=600) #指定分辨率保存 
    plt.show()  

     

    未修改前修改后
     

     

     

    alpha:0.0-0.5

    theta:0.00-0.05

    gamma:0.60-1.00

    colorbar:0.60-1.00

    alpha:0:50(每个乘以100)

    theta:0-5(每个乘以100)

    gamma:60-100(每个乘以100)

    colorbar:60%-100%(每个乘以100)

     

     

     

    参考文献:

    【1】matplotlib 修改坐标轴刻度值,刻度个数

    【2】解决python画图中colorbar设置刻度和标签字体大小

    【3】Matplotlib:给子图添加colorbar(颜色条或渐变色条)

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10965067.html

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  • 展开全部matplotlib的2113pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API,方5261便用户快速绘制2D图表。例子:# coding=gbk'''Created on Jul 12, 2014python 科学计算4102学习:numpy快速处理数据1653测试@author: 皮皮''...

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    matplotlib的2113pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API,方5261便用户快速绘制2D图表。例子:

    # coding=gbk

    '''

    Created on Jul 12, 2014

    python 科学计算4102学习:numpy快速处理数据1653测试@author: 皮皮

    '''

    import string

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    if __name__ == '__main__':

    file = open(E:machine_learningdatasetshousing_datahousing_data_ages.txt, 'r')linesList = file.readlines()

    # print(linesList)

    linesList = [line.strip().split(,) for line in linesList]

    file.close()

    print(linesList:)

    print(linesList)

    # years = [string.atof(x[0]) for x in linesList]

    years = [x[0] for x in linesList]

    print(years)

    price = [x[1] for x in linesList]

    print(price)

    plt.plot(years, price, 'b*')#,label=$cos(x^2)$)plt.plot(years, price, 'r')

    plt.xlabel(years(+2000))

    plt.ylabel(housing average price(*2000 yuan))plt.ylim(0, 15)

    plt.title('line_regression & gradient decrease')plt.legend()

    plt.show()

    2Q==

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  • 本篇仅针对使用matplotlib画3D曲面图,其他类型的3D图可根据本实例举一反三进行绘制。 具体步骤: 1、Pycharm如果没有matplotlib,第一部需要先安装matplotlib 点击File——Setting 选择 Project:deeplearning(项目...

    本篇仅针对使用matplotlib画3D曲面图,其他类型的3D图可根据本实例举一反三进行绘制。

    具体步骤:

    1、Pycharm如果没有matplotlib,第一部需要先安装matplotlib  

    • 点击File——Setting

    • 选择 Project:deeplearning(项目名字) ——>Python Interpreter ,点击图中所示“加号”

     

    •  点击”加号“之后在跳出的页面中,搜索matplotlib,选择matplotlib,点击Install Package,而后进行安装。

    •  安装成功会出现的内容如图:

    2、安装matplotlib成功之后,就可以在项目中成功引用和使用matplotlib, 首先引入matplotlib.pyplot,而后将projection="3d" 关键字参数传递给来创建的Figure.add_subplot,具体代码如下:以下代码画的是 以W、B、1_sum/3为参数的3D曲面图。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 引入matplotlib 3D画图
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(projection='3d')
    
    # 引入matplotlib 中的3D曲面图
    ax.plot_surface(W, B, l_sum / 3)   #将W,B,1_sum/3 三个参数传入
    plt.show()

     注在 3.2.0 版更改:在 Matplotlib 3.2.0 之前,有必要显式导入 mpl_toolkits.mplot3d模块以使 '3d' 投影到 Figure.add_subplot.

    plot_surface()中更多参数的取值、规格以及更多类型的3D图,见官网:The mplot3d Toolkit — Matplotlib 3.4.3 documentation

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  • 主要介绍了matplotlib在python上绘制3D散点实例详解,首先介绍了官网的实例,然后分享了本文简单代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以了解下。
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    用Matplotlib画三维图

    最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图,可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建,默认情况下,散点会自动改变透明度,以在平面上呈现出立体感

    三维的线图和散点图

    #绘制三角螺旋线

    from mpl_toolkits import mplot3d

    %matplotlib inline

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    ax = plt.axes(projection='3d')

    #三维线的数据

    zline = np.linspace(0, 15, 1000)

    xline = np.sin(zline)

    yline = np.cos(zline)

    ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray')

    # 三维散点的数据

    zdata = 15 * np.random.random(100)

    xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)

    ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)

    ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens')

    2020072809451616.png

    三维等高线图

    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')

    #调整观察角度和方位角。这里将俯仰角设为60度,把方位角调整为35度

    ax.view_init(60, 35)

    2020072809451617.png

    线框图和全面图

    全面图和线框图相似,只不过线框图的每一个面都是由多边形构成。只要增加唉一个配色方案来填充这些多边形,就可以感受到可视化图形表面的拓扑结构了。

    #线框图

    fig =plt.figure()

    ax = plt.axes(projection='3d')

    ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='c')

    ax.set_title('wireframe')

    2020072809451618.png

    #曲面图

    ax = plt.axes(projection='3d')

    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none')

    ax.set_title('surface')

    2020072809451619.png

    #使用极坐标可以获得切片的效果

    r = np.linspace(0, 6, 20)

    theta = np.linspace(-0.9 * np.pi, 0.8 * np.pi, 40)

    r, theta = np.meshgrid(r, theta)

    X = r * np.sin(theta)

    Y = r * np.cos(theta)

    Z = f(X, Y)

    ax = plt.axes(projection='3d')

    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none')

    2020072809451620.png

    曲面三角剖分

    在某些应用场景下,上述这些要求均匀采样的网格数据显得太过严格且不太容易实现。这时就可以使用三角剖分部分图形。

    theta = 2 * np.pi * np.random.random(1000)

    r = 6 * np.random.random(1000)

    x = np.ravel(r * np.sin(theta))

    y = np.ravel(r * np.cos(theta))

    z = f(x, y)

    ax = plt.axes(projection='3d')

    ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis', linewidth=0.5)

    2020072809451621.png

    #上图还有许多地方需要修补,这些工作可以由ax.plot_trisurf函数帮助我们完成。它首先找到一组所有点都连接起来的三角形,然后用这些三角形创建曲面

    ax = plt.axes(projection='3d')

    ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='viridis', edgecolor='none')

    2020072809451622.png

    莫比乌斯带(应用曲面三角剖分)

    #绘制莫比乌斯带

    #由于它是一条二维带,因此需要两个内在维度。theta维度取值范围是0~2pi,宽度维度w取值范围是-1~1

    theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30)

    w = np.linspace(-0.25, 0.25, 8)

    w, theta = np.meshgrid(w, theta)

    phi = 0.5 * theta

    #x-y平面内的半径

    r = 1 + w * np.cos(phi)

    x = np.ravel(r * np.cos(theta))

    y = np.ravel(r * np.sin(theta))

    z = np.ravel(w * np.sin(phi))

    #要画出莫比乌斯带,还必须保证三角部分是正确的。最好的方法是首先用基本参数化方法定义三角部分,然后用Matplotlib将

    #这个三角剖分映射到莫比乌斯带的三维空间里

    from matplotlib.tri import Triangulation

    tri = Triangulation(np.ravel(w), np.ravel(theta))

    ax = plt.axes(projection='3d')

    ax.plot_trisurf(x, y, z, triangles=tri.triangles, cmap='viridis', linewidth=0.2)

    ax.set_xlim(-1, 1);ax.set_ylim(-1,1);ax.set_zlim(-1,1)

    2020072809451623.png

    到此这篇关于如何用Matplotlib 画三维图的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib 三维图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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  • Matplotlib 是 Python 的绘图库...因为实现的是三维绘图,所以需要另外一个模块Axes3D,这是是 Matplotlib 里面专门用来三维的工具包。 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolki
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    使用matplotlib绘制3D立方体
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matplotlib画3d图