欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

Python+Matplotlib實現(xiàn)繪制三維折線圖

 更新時間:2023年03月21日 09:15:28   作者:code?lin  
立體圖視覺上層次分明色彩鮮艷,具有很強的視覺沖擊力,讓觀看的人駐景時間長,留下深刻的印象。今天我們就通過這篇文章來了解如何用python中的matplotlib庫繪制漂亮的三維折線圖吧

1.0簡介

三維圖像技術(shù)是現(xiàn)在國際最先進的計算機展示技術(shù)之一,任何普通電腦只需要安裝一個插件,就可以在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中呈現(xiàn)三維的產(chǎn)品,不但逼真,而且可以動態(tài)展示產(chǎn)品的組合過程,特別適合遠程瀏覽。

立體圖視覺上層次分明色彩鮮艷,具有很強的視覺沖擊力,讓觀看的人駐景時間長,留下深刻的印象。立體圖給人以真實、栩栩如生,人物呼之欲出,有身臨其境的感覺,有很高的藝術(shù)欣賞價值。

今天我們就通過這篇文章來了解如何用python中的matplotlib庫繪制漂亮的三位論文圖吧!秀翻你的朋友!

2.0三維圖畫法與類型

首先要安裝Matplotlib庫可以使用pip:

pip install matplotlib

假設(shè)已經(jīng)安裝了matplotlib工具包。

利用matplotlib.figure.Figure創(chuàng)建一個圖框:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

1、直線繪制(Line plots)

基本用法:ax.plot(x,y,z,label=' ')

代碼如下:

import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z ** 2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()

效果如下:

2、散點繪制(Scatter plots)

基本語法:

ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True, *args, *kwargs)

代碼大意為:

  • xs,ys,zs:輸入數(shù)據(jù);
  • s:scatter點的尺寸
  • c:顏色,如c = 'r’就是紅色;
  • depthshase:透明化,True為透明,默認(rèn)為True,F(xiàn)alse為不透明
  • *args等為擴展變量,如maker = ‘o’,則scatter結(jié)果為’o‘的形狀

示例代碼:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
def randrange(n, vmin, vmax):
    '''
    Helper function to make an array of random numbers having shape (n, )
    with each number distributed Uniform(vmin, vmax).
    '''
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
 
n = 100
 
# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
 
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
 
plt.show()

效果:

3、線框圖(Wireframe plots)

基本用法:ax.plot_wireframe(X, Y, Z, *args, **kwargs)

  • X,Y,Z:輸入數(shù)據(jù)
  • rstride:行步長
  • cstride:列步長
  • rcount:行數(shù)上限
  • ccount:列數(shù)上限

示例代碼:

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(100, projection='3d')
 
# Grab some test data.
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.12)
 
# Plot a basic wireframe.
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
 
plt.show()

有點丑。。。大家可以自行更改繪圖數(shù)據(jù),美化圖像。

4、三角表面圖(Tri-Surface plots)

基本用法:ax.plot_trisurf(*args, **kwargs)

ax.plot_trisurf(*args, **kwargs)

X,Y,Z:數(shù)據(jù)

其他參數(shù)類似surface-plot

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
n_radii = 8
n_angles = 36
 
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)
 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
 
 
# points in the (x, y) plane.
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten())
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten())
 
 
z = np.sin(-x*y)
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
 
ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True)
 
plt.show()

運行效果圖:

5.隨機散點圖 

利用scatter生成隨機散點圖。

函數(shù)定義:

#函數(shù)定義
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, 
    s=None,   #散點的大小 array  scalar
    c=None,   #顏色序列   array、sequency
    marker=None,   #點的樣式
    cmap=None,    #colormap 顏色樣式
    norm=None,    #歸一化  歸一化的顏色camp
    vmin=None, vmax=None,    #對應(yīng)上面的歸一化范圍
     alpha=None,     #透明度
    linewidths=None,   #線寬
    verts=None,   #
    edgecolors=None,  #邊緣顏色
    data=None, 
    **kwargs
    )

示例代碼:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定義坐標(biāo)軸
fig4 = plt.figure()
ax4 = plt.axes(projection='3d')
 
#生成三維數(shù)據(jù)
xx = np.random.random(20)*10-5   #取100個隨機數(shù),范圍在5~5之間
yy = np.random.random(20)*10-5
X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
 
#作圖
ax4.scatter(X,Y,Z,alpha=0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20,size=(20, 20)))     #生成散點.利用c控制顏色序列,s控制大小
 
plt.show()

效果:

到此這篇關(guān)于Python+Matplotlib實現(xiàn)繪制三維折線圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Matplotlib繪制三維折線圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關(guān)文章

  • Python實現(xiàn)http服務(wù)器(http.server模塊傳參?接收參數(shù))實例

    Python實現(xiàn)http服務(wù)器(http.server模塊傳參?接收參數(shù))實例

    這篇文章主要為大家介紹了Python實現(xiàn)http服務(wù)器(http.server模塊傳參?接收參數(shù))實例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
    2023-11-11
  • Python性能加速器__slots__屬性優(yōu)化內(nèi)存使用實例探索

    Python性能加速器__slots__屬性優(yōu)化內(nèi)存使用實例探索

    Python中的__slots__屬性是一個特殊的屬性,允許程序員顯式地定義類的屬性,提供了一種方式來優(yōu)化類的內(nèi)存占用和提高訪問速度,本文將深入探討__slots__屬性的概念、應(yīng)用和性能優(yōu)勢
    2024-01-01
  • 基于Python如何使用AIML搭建聊天機器人

    基于Python如何使用AIML搭建聊天機器人

    AIML,全名為Artificial Intelligence Markup Language(人工智能標(biāo)記語言),是一種創(chuàng)建自然語言軟件代理的XML語言,是由Richard Wallace和世界各地的自由軟件社區(qū)在1995年至2002年發(fā)明的,通過本文給大家介紹基于Python如何使用AIML搭建聊天機器人,需要的朋友一起學(xué)習(xí)
    2016-01-01
  • Python的Twisted框架上手前所必須了解的異步編程思想

    Python的Twisted框架上手前所必須了解的異步編程思想

    Twisted是Python世界中人氣最高的framework之一,異步的工作模式使其名揚天下,這里為大家總結(jié)了Python的Twisted框架上手前所必須了解的異步編程思想,需要的朋友可以參考下
    2016-05-05
  • Python全面解讀高級特性切片

    Python全面解讀高級特性切片

    這篇文章主要介紹了Python全面解讀高級特性切片,切片(slice)就是一種截取索引片段的技術(shù),借助切片技術(shù),我們可以十分靈活地處理序列類型的對象,下面我們一起進入文章了解更詳細內(nèi)容吧
    2021-12-12
  • Python 中借助日志記錄庫使用 Log4j的過程記錄

    Python 中借助日志記錄庫使用 Log4j的過程記錄

    這篇文章主要介紹了在 Python 中借助日志記錄庫使用 Log4j,本文解釋了什么是 log4j,它是如何工作的,以及我們?yōu)槭裁匆褂盟?,需要的朋友可以參考?/div> 2023-07-07
  • python實現(xiàn)的自動發(fā)送消息功能詳解

    python實現(xiàn)的自動發(fā)送消息功能詳解

    這篇文章主要介紹了python實現(xiàn)的自動發(fā)送消息功能,涉及Python基于requests、itchat庫的數(shù)據(jù)請求與信息處理相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下
    2019-08-08
  • 淺析Python中線程以及線程阻塞

    淺析Python中線程以及線程阻塞

    這篇文章主要為大家簡單介紹一下Python中線程以及線程阻塞的相關(guān)知識,文中的示例代碼講解詳細,具有一定的學(xué)習(xí)價值,感興趣的小伙伴可以了解一下
    2023-04-04
  • 分享一下如何編寫高效且優(yōu)雅的 Python 代碼

    分享一下如何編寫高效且優(yōu)雅的 Python 代碼

    這篇文章主要介紹了分享一下如何編寫高效且優(yōu)雅的 Python 代碼,需要的朋友可以參考下
    2017-09-09
  • python函數(shù)enumerate,operator和Counter使用技巧實例小結(jié)

    python函數(shù)enumerate,operator和Counter使用技巧實例小結(jié)

    這篇文章主要介紹了python函數(shù)enumerate,operator和Counter使用技巧,結(jié)合實例形式總結(jié)分析了python內(nèi)置函數(shù)enumerate,operator和Counter基本功能、原理、用法及操作注意事項,需要的朋友可以參考下
    2020-02-02

最新評論