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Matplotlib中如何实现3D图表

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背景介绍

演示绘制在极坐标中定义的曲面3D图。并使用matplotlib中内置的color map做展示。

Matplotlib中如何实现3D图表

 

入门实例

代码块

'''=================================3D表面与极坐标=================================
演示绘制在极坐标中定义的曲面。使用YlGnBu color map反转版本.'''
#导入Axes3D注册3D投影
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
#定义子图表,添加3D投影
fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 在极坐标中创建网格并计算相应的Z值
.r = np.linspace(0, 1.25, 50)p = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)R, P = np.meshgrid(r, p)Z = ((R**2 - 1)**2)
#在笛卡尔系统中表示网格
 X, Y = R*np.cos(P), R*np.sin(P)
# 绘制表面
.ax.plot_surface(X, Y, Z, \    cmap=plt.cm.YlGnBu_r)
# 调整限制并添加数字标签
ax.set_zlim(0, 1)ax.set_xlabel(r'$\phi_\mathrm{real}$')ax.set_ylabel(r'$\phi_\mathrm{im}$')ax.set_zlabel(r'$V(\phi)$')
#表格展示
plt.show()

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标题名称:Matplotlib中如何实现3D图表
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