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使用mpl_toolkits.mplot3d在Python Numpy中使用vstack实现for循环的更快方法

在Python Numpy中,使用vstack实现for循环的更快方法可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:python
代码运行次数:0
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import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个空的Numpy数组:
代码语言:python
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data = np.empty((0, 3))
  1. 使用for循环遍历数据,并使用vstack将每个数据点添加到Numpy数组中:
代码语言:python
代码运行次数:0
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for i in range(10):
    x = np.random.rand()
    y = np.random.rand()
    z = np.random.rand()
    point = np.array([[x, y, z]])
    data = np.vstack((data, point))
  1. 可选:打印输出结果以验证是否正确添加了数据点:
代码语言:python
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print(data)
  1. 可选:使用mpl_toolkits.mplot3d绘制3D散点图来可视化数据点:
代码语言:python
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fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2])
plt.show()

这样,你就可以使用vstack实现更快的方法来将数据点添加到Numpy数组中,并使用mpl_toolkits.mplot3d绘制3D散点图来可视化数据点。

关于mpl_toolkits.mplot3d、Numpy和Python的更多信息,你可以参考以下链接:

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