我想使用matplotlib来绘制一个给定z函数的3D图

ukxgm1gy  于 2023-05-01  发布在  其他
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我有一个z函数,它接受x和y参数并返回z输出。我想用3D的方式绘制这个图并设定比例。我怎么能轻易做到这一点?我花了太多的时间浏览文档,一次也没有看到一种方法来做到这一点。

mu0hgdu0

mu0hgdu01#

打印样式取决于您的数据:您正在尝试绘制三维曲线(直线)、曲面或点的散点?
在下面的第一个例子中,我只是使用了一个简单的网格,这些网格由x-y平面上的均匀间隔的点组成。通常,首先创建一个xs和ys的域,然后从中计算zs。
这段代码应该给予你一个可以开始玩的工作示例:

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import random

def fun(x, y):
    return x + y

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 10
xs = [i for i in range(n) for _ in range(n)]
ys = list(range(n)) * n
zs = [fun(x, y) for x,y in zip(xs,ys)]

ax.scatter(xs, ys, zs)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

对于曲面,它有点不同,你在2d数组中传入一个域的网格。下面是一个光滑曲面示例:

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import random

def fun(x, y):
    return x**2 + y

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.05)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
zs = np.array([fun(x,y) for x,y in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))])
Z = zs.reshape(X.shape)

ax.plot_surface(X, Y, Z)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

更多示例,请查看文档中的mplot3d tutorial

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