• from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D fig = plt.figure() axes3d = Axes3D(fig) axes3d.scatter3D(x,y,np.log(x+y)) plt.show()
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
fig = plt.figure()
axes3d = Axes3D(fig)
axes3d.scatter3D(x,y,np.log(x+y))
plt.show()


展开全文
• 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
展开全文
• 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''...
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'''import stringimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npif __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()已赞过已踩过<你对这个回答的评价是？评论收起
展开全文
• 修改X,Y,Z轴的刻度值from matplotlib.ticker import MultipleLocator,FuncFormatterfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib import ...
修改X,Y,Z轴的刻度值from matplotlib.ticker import MultipleLocator,FuncFormatterfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib import colorsfrom matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatterimport numpy as npimport matplotlib.ticker as tickerdef fun(x):if x >= 1:return 1return xdef 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：0.0-0.5theta：0.00-0.05gamma：0.60-1.00colorbar：0.60-1.00alpha：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：
展开全文
• Python用matplotlib 画3d图怎么才能看到绘制过程？毕业了，多想留住那些温暖的日子，多么渴望着早日投进生活的洪流。matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。例子： # coding=...
• Matplotlib绘制3D图 3D立体图形 之前，我们已经了解了如果使用 Matplotlib 中的 pyplot 模块绘制简单的 2D 图像。其实，Matplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现...
• 怎样出如下所示的3D图像： 代码如下： import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #设置坐标轴 fig=plt.figure() #定义一个窗口 ax=Axes3D(fig) #在窗口...
• 数据可视化一直是机器学习的重要部分大多数数据可视化教程的基本内容包括散点图线图箱形图条形图和热图虽然这些对于数据预处理来说基本够用但是今天给大家分享另一种数据可视化图形3D可视化3D图可以让我们更加直观的...
• def py3D(): #1. 建立画布 fig = figure() ax=Axes3D(fig) #2.1 生成代表X轴数据的列表 X=np.arange(-4,4,0.25) #2.2 生成代表Y轴数据的列表 Y=np.arange(-4,4,0.25) #2.3 对x、y数据执行网格化 X,Y=np....
• 我试图用matplotlib的mpl绘制一个3D曲面_工具箱.mplot3d绘制曲面函数。我的Z变量(函数f(x，y))非常复杂，一旦我把它们网格化，我就不能把它写成x和y的函数，所以我把它当作一个2D数组来计算，这个循环遍历x和y变量，...
• 我认为您在3D与2D表面颜色中的错误是由于表面颜色中的数据标准化造成的.如果使用facecolors = ...如果你只想要一个垂直于坐标轴的切片,而不是使用imshow,你可以使用contourf,从matplotlib 1.1.0开始,3D支持它,impo...
• import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #设置三维坐标 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) #生成数据 x = np.linspace(-5,5,200) y = np.linspace(-5,...
• 这是完整的代码.import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.mlab import griddatafrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddata=np.genfromtxt('fluorescence_2.txt')x=data[:,0]fig=plt....
• 3D曲面在python中，我们可以使用mplot3d将表面直接绘制成3D形状。下面例子中，我们将再次使用绘制等值线图所用到的z=f(x,y)函数。计算出分割线坐标后，就可以用plot_surface( )函数绘制曲面。修改颜色表，3D表面...
• #先三维的散点试试 #基本操作 from mpl_toolkits import mplot3d %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') #设置线条的...
• matplotlib是python中能...下面是用matplotlib画的一个3d图 看得太快真的是一边看一边忘啊 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax ...
• 画3D图1.画散点图首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成100个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色...
• 1. 三维图片 axes = Axes3D(fig)这一步将二维坐标转换为三维坐标，axes.plot_surface() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt....
• Matplotlib画三维 最基本的三维是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点，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 #...
• Matplotlib画三维最基本的三维是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点，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#绘制...
• https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/78180337matplotlib——3D绘图教程 https://blog.csdn.net/weixin_40198632/article/details/78472015 https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/78050268 ...
• Matplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是，使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示，所以一般绘制三维图像时，同样需要载入 pyplot 模块。...
• Matplotlib画三维最基本的三维是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点，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#绘制...
• 需要用python生成gif，网上很多例子都是二维散点实时动图，看了官网的例子，matplotlib.animation，直接用二维的来修改发现输出的最终是空白的，最后终于找到问题所在set_data和set_offsets不能在3D中工作！...
• 数据可视化能让人们更...Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。Seaborn：该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib，具有多种特性，比如内置主...
• Matplotlib画三维最基本的三维是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点，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#绘制...
• 一、简介 在机器学习中，经常需要查看原始数据的分布情况，从而对特征和算法的选择提供一个初始的intuition，通常来说...matplotlib绘图功能模仿MATLAB，功能非常方便和强大。 下面，本文将详细介绍如何使用matplotl...
• 之前试着用Turtle完成动态效果的星空之后还是发现有很多可以结合绘制的地方，扭头回来再研究一下matplotlib3D绘制部分，先来个简单的立方体。这里展示两种绘制方法，两种都可以完成我们需要的效果。先上效果...

...