“绘图，让科学生动起来”：Python-matplotlib绘图

在专题一中，我们详细说明了搭建python-matplotlib绘图平台的四个要素，还记得吗？

它们是：python软件主体；pip库管理工具；matplotlib绘图库；文本编辑器。

在这一专题中，我们将介绍多元函数的3D图形化和拟合。在理学和工学工作中，或在数学教学中，人们总会遇到多种多样的函数，其中以X，Y，Z为自（因）变量的多元函数占很大一部分，如何让函数图形化呢？我们运用matplotlib就可以实现，以下是几种多元函数的3D图形化：

Z=X^2-Y^2

Z=(X-Y)^2

在分析化学中，经常会遇到多元组分对总浓度值的影响，我们可利用matplotlib将其图形化，从而分析多元组分浓度分布Z=0.5X^2+2Y-1.5（示例）

Z=sin(sqrt(X^2+Y^2))

在数学教学中，使用matplotlib库，即可以让孩子直观认识抛物线Z=X^2，也可以学习编程，一举两得

我们需要着手设计程序，可实现的功能为：

允许用户输入x，y轴长度值，x和y的次方数（整数），x，y，z轴和主标题的标签名称（英文）。

最终效果：生成3D视图，并分别在xy，xz，yz的平面上生成等高线图。

在图形显示窗口，我们可以通过鼠标操作改变视角，缩放图形，也可保存视图。

主程序代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

print("Welcometo use 3D graphic generator, the formula model is z=sqrt(x^n1+y^n2).\n")

a1=input("pleaseenter x axis length value(x),actual display range is from - x to x:\n")

a1=float(a1)

print("Thex axis actual display range is from - "+str(a1)+" to"+str(a1)+":\n")

a2=input("pleaseenter y axis length value(y),actual display range is from - y to y:\n")

a2=float(a2)

print("They axis actual display range is from - "+str(a2)+" to"+str(a2)+":\n")

a3=input("pleaseenter n power number of x value:(please enter an integer)\n")

a3=int(a3)

print("The power number of x value is "+str(a3)+".\n")

a4=input("pleaseenter n power number of y value:(please enter an integer)\n")

a4=int(a4)

print("Thepower number of y value is "+str(a4)+".\n")

X=np.arange(-a1,a1,0.5)

Y=np.arange(-a2,a2,0.5)

X,Y=np.meshgrid(X,Y)

Z=np.sqrt(X**a3+Y**a4)

x1=input("pleaseenter x label name:\n")

x2=input("pleaseenter y label name:\n")

x3=input("pleaseenter z label name:\n")

x4=input("pleaseenter title label name:\n")

ax.set_xlabel(x1,fontsize=20)

ax.set_ylabel(x2,fontsize=20)

ax.set_zlabel(x3,fontsize=20)

ax.set_title(x4,fontsize=25)

ax.view_init(30,35)

b1=a1+4

b2=a2+4

ax.set_xlim(-b1,b1)

ax.set_ylim(-b2,b2)

ax.set_zlim(-8,8)

plt.show()

该程序主要步骤解析为：

1. 分别导入3个库，以实现基本函数，matplotlib绘图以及3D做图功能：（进行三维绘图时，最后一个库的导入必不可少，若进行二维绘图，只导入前两个库即可）

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

2.通过输入设定x,y的坐标范围，并生成网格，如下：

其中a1，a2分别代表X，Y坐标的选值范围，0.5代表单个网格的跨度，越小，曲面越平滑

X=np.arange(-a1,a1,0.5)

Y=np.arange(-a2,a2,0.5)

X,Y=np.meshgrid(X,Y)

3.构建Z关于X和Y的方程，示例如下（可做很多变换）：

Z=np.sqrt(X**a3+Y**a4)

又例如：

#注释：X的多次方和Y的多次方之和开根号的正弦值

R=np.sqrt(X**a3+Y**a4)

Z=np.sin(R)

#注释：X的多次方和Y的多次方之差开根号的余弦值

R=np.sqrt(X**a3-Y**a4)

Z=np.cos(R)

#注释：以e为底的（X的多次方和Y的多次方之差开根号）次方

R=np.sqrt(X**a3-Y**a4)

Z=np.exp(R)

注：a3，a4可在程序中进行输入

#注释：X平方与Y平方之和

Z=X^2+Y^2

#注释：多元组分

多元组分浓度分布Z=0.5X^2+2Y-1.5

4.创建关于x，y，z的3D视图，x，y轴步长均为2，透明度为0.5，彩虹色渐变，如下：

5.创建该3D视图在xy，xz，yz平面的投影图，并选择投影的坐标面位置，hot色渐变，如下：

6.设定xyz轴的显示范围，如下：

ax.set_xlim(-b1,b1)

ax.set_ylim(-b2,b2)

ax.set_zlim(-8,8)

7.最终生成画图：

plt.show()

当然，对于函数主体，我们也可以加入重复绘图的命令：

在导入各种库的命令之后，加入（这里不需要首行缩进）

while True:

结尾处加入（注意全部需要首行缩进，break在if语句后进行首行缩进）

keep_testing=input("continuepainting?")

if keep_testing=='n':

break

中间的全部命令也要首行缩进

这样就可以在图形关闭后，系统会自动提示是否再次画图，按n后结束程序

讲到这里，本期的内容就告一段落了，脚本编辑是开放式设计，可以进行很多改造，让程序段更完善。在下一专题中，我们将运用python-matplotlib进行动态模拟绘图，欢迎大家的关注！

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