【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(廿三):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(9)3D等高线投影图(3D Contour Projection Plot)

2024-07-29 21:27:29 浏览数 (1)

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
代码语言:javascript复制
 python --version 
  • 运行下述代码检查Python、NumPy、Matplotlib版本
代码语言:javascript复制
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​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132872575?spm=1001.2014.3001.5501

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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​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890656?spm=1001.2014.3001.5501

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2、3d绘图类型

0. 设置中文字体
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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​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890293?spm=1001.2014.3001.5501

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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​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891434?spm=1001.2014.3001.5501

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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​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890907?spm=1001.2014.3001.5502

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4. 3D曲面图(3D Surface Plot)

3d绘图类型(4)3D曲面图(3D Surface Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客​编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891652?spm=1001.2014.3001.5501

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891652?spm=1001.2014.3001.5501

5. 3D等高线图(3D Contour Plot)

3d绘图类型(5)3D等高线图(3D Contour Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891816?spm=1001.2014.3001.5501

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891816?spm=1001.2014.3001.5501

6. 3D向量场图(3D Vector Field Plot)

3d绘图类型(6)3D向量场图(3D Vector Field Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132891976?spm=1001.2014.3001.5501

7. 3D表面投影图(3D Surface Projection Plot)

3d绘图类型(7)3D表面投影图(3D Surface Projection Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132892116?spm=1001.2014.3001.5501

8. 3D饼图(3D Pie Chart)

3d绘图类型(8)3D饼图(3D Pie Chart)_QomolangmaH的博客-CSDN博客

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132892244?spm=1001.2014.3001.5501

9. 3D等高线投影图(3D Contour Projection Plot)
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2   Y**2))

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

# 生成等高线投影图
ax.contour(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Contour Projection Plot')

# 显示图像
plt.show()
  • 使用linspace函数,在x和y轴上生成了100个均匀分布的点。
  • 通过使用meshgrid函数,创建一个网格以覆盖整个x和y的范围。
  • 通过应用一个函数(这里是sin)来计算z轴的值,得到了一个与x和y对应的z值的网格。
  • 创建一个3D图像对象,并指定了投影类型为'3d'。
  • 生成等高线投影图:使用contour函数,传入x、y、z值的网格以及所选的颜色映射(这里是'viridis')

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