基于matplotlib的数据可视化 - 三维曲面图gca
1 语法
ax = plt.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=行步距,cstride=列步距,cmap=颜色映射)
gca(**kwargs)
在当前图像上,获取与给定关键字args匹配的当前Axes的当前Axes实例,若不存在,则会返回一个新创建的实例。
帮助文档中的一个示例
plt.gca(projection='polar')
If the current axes doesn't exist, or isn't a polar one, the appropriate
axes will be created and then returned.
plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)
Create a surface plot. 在默认情况下,它将以纯色的阴影着色,不过可以通过提供* cmap *参数来支持颜色映射。
X, Y, Z : 2d arrays;Data values.
rcount, ccount : int;每个方向使用的最大样本数。 如果输入数据较大,则将对这些点数进行下采样(通过切片)。 默认为50。
rstride, cstride : int;向下采样在每个方向上的步幅。默认为50
color : color-like
cmap : Colormap
facecolors : array-like of colors.
norm : Normalize;colormap 的标准化(Normalization )
vmin, vmax : float;Bounds 界限的标准化(Normalization )
shade : bool;是否遮阴面部位的颜色。
2 示例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d n = 1000 # 做1000*1000的点阵 # 用meshgrid生成一个二维数组 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), np.linspace(-3, 3, n)) z = (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2) ax = plt.gca(projection='3d') # 返回的对象就是导入的axes3d类型对象 plt.title('3D Surface', fontsize=20) ax.set_xlabel('x', fontsize=14) ax.set_ylabel('y', fontsize=14) ax.set_zlabel('z', fontsize=14) plt.tick_params(labelsize=10) ax.plot_surface(x, y, z, rstride=10, cstride=10, cmap='jet') plt.show()
python matplotlib.pyplot画矩形图 以及plt.gca()
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