python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。
今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface,真的非常强大,图片质量可以达到出版级别,而且 3D 图像可以旋转 ,可以从不同角度来看某个 3D 立体图,但是我发现各大中文开源社区有关 3D 绘图的代码都是千篇一律的,现除了看源码说明,我几乎得不到半点有关 plot_surface 的重要参数说明,而且我感觉纯英文的源码说明晦涩难懂,而且没有任何配图,初学者看得是云里雾里,经过一晚上的调试,我才完全弄明白所有参数的含义,以及如何改变这些参数控制图形的显示,现将一点心得分享出来
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。 mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是: mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkits.mpl
Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景(https://zhuanlan.zhihu.com/p/29663486)
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出,它们分别是shape为n*1和1*n的数组,而z是一个n*n的数组。
创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图,支持简单的 3D 图形,包括曲面、线框、散点图和条形图。
1. 相信使用过MATLAB的朋友都知道,二维曲线的绘制(plot命令)可以画出具有相同向量长度的(X,Y),如果X,Y 的长度不一致,使用plot命令时就会报错。
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库,Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点,如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表(如小提琴图等)、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸,创建和命令图层,并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中,可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。(例如墙体或标注)
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
气象雷达是专门用于大气探测的雷达。它是一种主动式微波大气遥感设备。 气象雷达是气象观测的重要设备,特别是在突发性、灾害性的监测、预报和警报中具有极为重要的作用,是用于小尺度天气系统(如台风和暴雨云系)的主要探测工具之一。 在国内,我们最常见到和使用的气象雷达,是新一代多普勒天气雷达(CINRAD)。我们在气象局之类建筑楼顶上见到的那些球形建筑,大都属于这一种雷达。这种雷达可以探测反射率因子、多普勒径向速度、谱宽等基本气象要素,从而为短临尺度上的天气预报和预警提供数据支撑。特别是雷达反射率数据,因为其与强对流天气系统直接相关,最常被大家使用。 雷达数据在日常业务科研中的应用非常多,比如雷达数据可以用于数值模式同化中,为数值模式提供一个更加准确的初始场;基于雷达反射率数据的雷达短临预报系统可以预报未来2小时内,雷达探测范围内的强对流天气。例如,眼控科技自主研发的基于深度学习的AI对流临近预报系统就是利用雷达反射率数据,对未来两小时之内强对流天气,进行准确的预报。看了一下,下面的这个预报效果确实很好。
接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
1.plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图,要提供一组x坐标和对应的y坐标,可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
当我们的爬虫程序已经完成使命,帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑,自己抓取这些数据有啥用?如果要拿去分析,那要怎么分析呢?
# 来源:NumPy Biginner's Guide 2e ch9 绘制多项式函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建函数 func = x ** 3 + 2 * x ** 2 + 3 * x + 4 # poly1d 根据系数数组创建函数,高项系数在前 func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]).astype(float)) # x 值是 -10 ~ 10 取 30 个点 x = n
l 认识AutoCAD的应用领域,让学生了解软件的专业特点及在校的优势,认识本专业在国内的发展历程及毕业后的前景。
在Matlab中,三维图形有:三维曲线、三维网格以及三维曲面,分别对应函数:plot3、mesh和surf,本篇将介绍些常规使用以及一些三维图形的处理。
Tecplot是功能强大的数据可视化工具,可以将计算中得到的大量数据形成直观图形。Tecplot的功能包括绘制XY曲线、轮廓图、云线、等值线、向量图、离散点等。我们需要自定义图形格式,必要的文字说明等
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云