python 画图二(三维图,多轴图)
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np plt.figure(1)#实例化作图变量
plt.title("single variable")#图像标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.axis([0, 5,0, 10])#x轴范围是0-5,y轴范围是0-10
plt.grid(True)# 是否网格化
xx = np.linspace(0, 5, 10)#在0-5之间产生10个数据
plt.plot(xx, 2 * xx, 'g-')
plt.show() plt.figure(2)#实例化作图变量
plt.title("single variable")#图像标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.axis([-12, 12,-1, 1])#x轴范围是-12-12,y轴范围是-1-1
plt.grid(True)# 是否网格化
xx = np.linspace(-12, 12, 100)#在-12-12之间产生100个数据
plt.plot(xx, np.sin(xx), 'g-', label="$sin(x)$")
plt.plot(xx, np.cos(xx), 'r--', label="$cos(x)$")
plt.legend()
plt.show()


#绘制多轴图
def draw(plt):
plt.axis([-12, 12,-1, 1])#x轴范围是-12-12,y轴范围是-1-1
plt.grid(True)# 是否网格化
xx = np.linspace(-12, 12, 100)#在-12-12之间产生100个数据
plt.plot(xx, np.sin(xx), 'g-', label="$sin(x)$")
plt.plot(xx, np.cos(xx), 'r--', label="$cos(x)$")
plt.legend() plt.figure(3)
plt1 = plt.subplot(2,2,1)#两行两列中第一个
draw(plt1)
plt2 = plt.subplot(2,2,2)#两行两列中第2个
draw(plt2)
plt3 = plt.subplot(2,2,3)#两行两列中第3个
draw(plt3)
plt4 = plt.subplot(2,2,4)#两行两列中第4个
draw(plt4)


from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 500)
z = np.linspace(0,2,500)
r =z
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='curve')
ax.legend()
plt.show()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
xx = np.linspace(0, 5, 10)
yy = np.linspace(0, 5, 10)
zz1 = xx
zz2 = 2 * xx;
zz3 = 3 * xx
ax.scatter(xx, yy, zz1, c = 'red', marker='o')
ax.scatter(xx, yy, zz2, c = 'green', marker='^')
ax.scatter(xx, yy, zz3, c = 'black', marker='*')
ax.legend()
plt.show() from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = fig.gca( projection='3d')
X = np.arange(-5,5,0.25)
Y = np.arange(-5,5,0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = X ** 2 + Y ** 2
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1,cstride =1, cmap =cm.coolwarm,\
linewidth = 0,antialiased = False)
plt.show()



python 画图二(三维图,多轴图)的更多相关文章
- python 画图像训练结果的loss图
得到每个epoch的loss和predict精度后,就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了. # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt dat ...
- VS2010 使用TeeChart画图控件 - 之二 - 绘制图形(折线图,柱状图)
1.前期准备 详细可见VS2010 使用TeeChart画图控件 - 之中的一个 控件和类的导入 1. 1 加入TeeChart控件,给控件加入变量m_TeeChart 加入TeeChart控件,右击 ...
- 【Python环境】matplotlib - 2D 与 3D 图的绘制
2015-10-30数据科学自媒体 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. 让我们加载它: from pylab import ...
- js多张图片合成一张图,canvas(海报图,将二维码和背景图合并) -----vue
思路:vue中图片合并 首先准备好要合并的背景图,和请求后得到的二维码, canvas画图,将两张背景图和一张二维码用canvas画出来, 将canvas再转为img 注意canvas和图片的清晰图和 ...
- pyhton中matplotlib箱线图的绘制(matplotlib双轴图、箱线图、散点图以及相关系数矩阵图))
//2019.07.23 1.箱形图,又称为盒式图,一般可以很好地反映出数据分布的特征,也可以进行多项数据之间分布特征的比较,它主要包含五个基础数据:中位数,两个上下分位数以及上下边缘线数据 其中的一 ...
- 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二)
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限, ...
- 【基于WinForm+Access局域网共享数据库的项目总结】之篇二:WinForm开发扇形图统计和Excel数据导出
篇一:WinForm开发总体概述与技术实现 篇二:WinForm开发扇形图统计和Excel数据导出 篇三:Access远程连接数据库和窗体打包部署 [小记]:最近基于WinForm+Access数据库 ...
- JavaScript数据可视化编程学习(二)Flotr2,雷达图
一.雷达图 使用雷达图显示多维数据. 如果你有多维的数据要展示,那么雷达图就是一种非常有效的可视化方法. 由于雷达图不常用,比较陌生,所以向用户解释的时候有一些难度.注意使用雷达图会增加用户认知负担. ...
- HighCharts之2D柱状图、折线图的组合多轴图
HighCharts之2D柱状图.折线图的组合多轴图 1.实例源码 SomeAxis.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> < ...
随机推荐
- 关于CopyOnWriterArrayList的一些理解
学了cowarraylist之后,有些不明白的地方, 1.我们为什么要用写时复制的策略呢?,这样每次不是都要复制吗,性能不是很低吗?直接在元素组上扩容不好吗?而且读的时候数据一致性也保证不了,如果只是 ...
- java NIO 随笔
一,NIO入门 NIO 是new io的缩写,说实话,nio api比较难用,所用大家需要采用网络通信的时候,普通首先想到的是netty,不直接使用NIO,但是你不了解NIO,说实话,你也理解不 ...
- 聊聊ReentrantLock实现原理
ReentrantLock 是常用的锁,相对于Synchronized ,lock锁更人性化,阅读性更强 从LOCK切入 考虑下面的场景如果有A,B线程,同时去执行lock.lock(Lock loc ...
- exgcd 学习笔记
最大公约数 更相减损术:\(\gcd(x,y)=\gcd(x,y-x)(x\leq y)\). 证明: 设 \(\gcd(x,y)=k\),则 \(x=kp,y=kq,\gcd(p,q)=1\). 那 ...
- CoProcessFunction实战三部曲之一:基本功能
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS ...
- LaTeX中的插图
插图代码及注释: 显示效果: 更多命令可以看相关文档,通过在命令行终端输入 texdoc graphicx 命令打开文档.
- centOs7.5.64之前的操作系统搭建GitLab记录
GitLab搭建步骤: 1. Install and configure the necessary dependencies (1)yum install curl openssh-server o ...
- 使用Docker部署MSSQL
部署MSSQL需要2G内存 1.下载镜像 docker pull microsoft/mssql-server-linux 使用该命令就可以把数据库的docker镜像下载下来. 2.创建并运行容器 d ...
- Spring Cloud 学习 (四) Hystrix & Hystrix Dashboard & Turbine
在复杂的分布式系统中,可能有几十个服务相互依赖,这些服务由于某些原因,例如机房的不可靠性.网络服务商的不可靠性等,导致某个服务不可用 . 如果系统不隔离该不可用的服务,可能会导致整个系统不可用.Hys ...
- 使用douban源下载python包
需求 python默认使用国外源下载依赖包,由于一些其它因素(例如网络差了,国外机器炸了,我们强大的祖国了...)经常导致下载安装失败,so出现了以豆瓣为主的国内下载源 如何使用豆瓣进行下载 豆瓣下载 ...