Python是一种高级编程语言,由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名,并且具有强大的功能和广泛的应用领域。Python具有丰富的标准库和第三方库,可以用于开发各种类型的应用程序,包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。
Python本身是一种伟大的通用编程语言,在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法,主要包含以下内容:
matplotlib | 3.5.3 | |
---|---|---|
numpy | 1.21.6 | |
python | 3.7.16 |
python --version
import sys
import numpy as np
import matplotlib
print("Python 版本:", sys.version)
print("NumPy 版本:", np.__version__)
print("matplotlib 版本:", matplotlib.__version__)
Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项,能够生成各种类型的图表、图形和可视化效果。下面是Matplotlib的一些主要功能:
无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示,Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域,如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132872575?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890656?spm=1001.2014.3001.5501
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei' # 设置为微软雅黑字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
若不进行该设置,会报错字体缺失
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890293?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891434?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890907?spm=1001.2014.3001.5502
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891652?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891816?spm=1001.2014.3001.5501
3d绘图类型(6)3D向量场图(3D Vector Field Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891976?spm=1001.2014.3001.5501
3d绘图类型(7)3D表面投影图(3D Surface Projection Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132892116?spm=1001.2014.3001.5501
3d绘图类型(8)3D饼图(3D Pie Chart)_QomolangmaH的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132892244?spm=1001.2014.3001.5501
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
# 创建3D图像对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 生成等高线投影图
ax.contour(X, Y, Z, cmap='viridis')
# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Contour Projection Plot')
# 显示图像
plt.show()
linspace
函数,在x和y轴上生成了100个均匀分布的点。meshgrid
函数,创建一个网格以覆盖整个x和y的范围。sin
)来计算z轴的值,得到了一个与x和y对应的z值的网格。contour
函数,传入x、y、z值的网格以及所选的颜色映射(这里是'viridis')