【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十八):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(4)3D曲面图(3D Surface Plot)

目录

 一、前言

二、实验环境

三、Matplotlib详解

1、2d绘图类型

2、3d绘图类型

0. 设置中文字体

1. 3D线框图(3D Line Plot)

2. 3D散点图(3D Scatter Plot)

3. 3D条形图(3D Bar Plot)

4. 3D曲面图(3D Surface Plot)


 一、前言

        Python是一种高级编程语言,由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名,并且具有强大的功能和广泛的应用领域。Python具有丰富的标准库和第三方库,可以用于开发各种类型的应用程序,包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。

        Python本身是一种伟大的通用编程语言,在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法,主要包含以下内容:

  • Python:基本数据类型、容器(列表、元组、集合、字典)、函数、类
  • Numpy:数组创建、数组操作、数组数学、广播
  • Matplotlib:2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局
  • IPython:创建笔记本、典型工作流程

二、实验环境

matplotlib 3.5.3
numpy 1.21.6
python 3.7.16
  • 运行下述命令检查Python版本
 python --version 
  • 运行下述代码检查Python、NumPy、Matplotlib版本
import sys
import numpy as np
import matplotlib

print("Python 版本:", sys.version)
print("NumPy 版本:", np.__version__)
print("matplotlib 版本:", matplotlib.__version__)

三、Matplotlib详解

        Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项,能够生成各种类型的图表、图形和可视化效果。下面是Matplotlib的一些主要功能:

  1. 绘图风格和类型:Matplotlib支持各种绘图风格和类型,包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等,可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据。

  2. 数据可视化:Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单,可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等,这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。

  3. 图表自定义:Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项,可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。

  4. 多子图和布局:Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图,以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列,以满足特定的展示需求。

  5. 导出图像:Matplotlib支持将图像导出为多种格式,包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件,或嵌入到文档、报告和演示文稿中。

        无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示,Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域,如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。

1、2d绘图类型

2d绘图(上):折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132872575?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132872575?spm=1001.2014.3001.5501

2d绘图(下):箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890656?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890656?spm=1001.2014.3001.5501

2、3d绘图类型

0. 设置中文字体

import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'  # 设置为微软雅黑字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     # 设置中文字体为黑体

        若不进行该设置,会报错字体缺失

1. 3D线框图(3D Line Plot)

3d绘图类型(1):线框图(Wireframe Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890293?spm=1001.2014.3001.5502

2. 3D散点图(3D Scatter Plot)

3d绘图类型(2)3D散点图(3D Scatter Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891434?spm=1001.2014.3001.5502

3. 3D条形图(3D Bar Plot)

3d绘图类型(3)3D条形图(3D Bar Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890907?spm=1001.2014.3001.5502

4. 3D曲面图(3D Surface Plot)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据准备
x = np.linspace(-5, 5, 100)  # x轴数据范围
y = np.linspace(-5, 5, 100)  # y轴数据范围
x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y)  # 创建网格
z = np.sin(np.sqrt(x_mesh**2 + y_mesh**2))  # 曲面高度

# 创建3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D曲面图
ax.plot_surface(x_mesh, y_mesh, z, cmap='viridis')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

  • xy数组分别表示曲面图的x和y轴数据范围。通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布的数据点。
  • 我们创建了一个3D图形对象,并将其添加到子图中。
  • 使用ax.plot_surface函数绘制了3D曲面图
    • x_meshy_meshz参数分别表示曲面图的x、y和z坐标数据。
    • cmap='viridis'参数指定了颜色映射方案(可以根据需要选择其他颜色映射)。
  • 使用ax.set_xlabelax.set_ylabelax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。

 【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(十八):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(4)3D曲面图(3D Surface Plot)_第1张图片 

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