Hướng dẫn python plot array points - điểm mảng âm mưu python
Vấn đề là cú pháp của 1. Đó là sai những gì bạn muốn làm là 2, 3, 4, là các yếu tố tương ứng của mảng. Show
Một cách thoải mái hơn để làm điều này là:
Trong đó 5 trở lại từ phần thứ ba đến phần tử thứ năm.Như Tony Tannous nói, việc tạo ra mảng cũng sai. 6 cần một danh sách!Sau đó, bạn cũng phải thay đổi sự sáng tạo của X và Y:
Thêm 7 và 8 để biến nó thành một danh sách.Chắc chắn bạn sẽ xem tài liệu lập chỉ mục Để vẽ một mảng trong Python, chúng ta có thể thực hiện các bước sau -
Thí dụimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show() Đầu ra
Cập nhật vào ngày 07 tháng 3 năm 2021 11:22:47
Tôi muốn vẽ kết quả của một phương pháp số cho một hệ thống ODE ba chiều. Đầu ra của tôi ở dạng (giả sử chúng ta đã tính toán ba bước): Nội phân Chính showShow
Trong Python để khởi tạo một mảng 3 chiều, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng chức năng NP.Array để tạo một mảng và một khi bạn sẽ in 'ARR1' thì đầu ra sẽ hiển thị mảng 3 chiều. Tôi muốn vẽ kết quả của một phương pháp số cho một hệ thống ODE ba chiều. Đầu ra của tôi ở dạng (giả sử chúng ta đã tính toán ba bước): Nội phân Chính show
Tôi muốn cách đơn giản và hiệu quả nhất để vẽ các điểm này trên lưới 3D. Vấn đề dường như là dữ liệu nên được định hình như x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 9.import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') data = np.random.random(size=(3, 3, 3)) z, x, y = data.nonzero() ax.scatter(x, y, z, c=z, alpha=1) plt.show() Để tạo biểu đồ 3D từ một mảng numpy 3D, chúng ta có thể tạo một mảng 3D bằng cách sử dụng Numpy và trích xuất các điểm X, Y và Z.Tạo một hình mới hoặc kích hoạt một hình hiện tại bằng phương thức Hình ().
Vẽ các thanh 3D không có trục trong matplotlib In [1]: from mpl_toolkits import mplot3d Khi mô hình con này được nhập, một trục ba chiều có thể được tạo bằng cách chuyển từ khóa import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()1 cho bất kỳ thói quen tạo trục thông thường nào: In [2]: %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [3]: fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') Với các trục ba chiều này được kích hoạt, giờ đây chúng ta có thể vẽ một loạt các loại lô ba chiều. Cấu trúc ba chiều là một trong những chức năng có lợi rất cao từ việc xem các số liệu tương tác thay vì tĩnh trong sổ ghi chép; Hãy nhớ lại rằng để sử dụng các số liệu tương tác, bạn có thể sử dụng import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()2 thay vì import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()3 khi chạy mã này. Điểm và dòng ba chiềuBiểu đồ ba chiều cơ bản nhất là một dòng hoặc bộ sưu tập các biểu đồ phân tán được tạo ra từ các bộ ba (x, y, z). Tương tự với các ô hai chiều phổ biến hơn được thảo luận trước đó, chúng có thể được tạo bằng các hàm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()4 và import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()5. Chữ ký cuộc gọi cho những thứ này gần giống với các đối tác hai chiều của chúng, vì vậy bạn có thể tham khảo các sơ đồ dòng đơn giản và các sơ đồ phân tán đơn giản để biết thêm thông tin về việc kiểm soát đầu ra. Ở đây chúng ta sẽ vẽ một vòng xoáy lượng giác, cùng với một số điểm được vẽ ngẫu nhiên gần dòng: In [4]: ax = plt.axes(projection='3d') # Data for a three-dimensional line zline = np.linspace(0, 15, 1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray') # Data for three-dimensional scattered points zdata = 15 * np.random.random(100) xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100) ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); Lưu ý rằng theo mặc định, các điểm phân tán có tính minh bạch của chúng được điều chỉnh để mang lại cảm giác về độ sâu trên trang. Mặc dù hiệu ứng ba chiều đôi khi rất khó nhìn thấy trong một hình ảnh tĩnh, một chế độ xem tương tác có thể dẫn đến một số trực giác đẹp về bố cục của các điểm. Lô đường viền ba chiềuTương tự như các ô đường viền mà chúng tôi đã khám phá về mật độ và sơ đồ đường viền, import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()0 chứa các công cụ để tạo ra các ô cứu trợ ba chiều bằng cách sử dụng các đầu vào tương tự. Giống như các sơ đồ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()7 hai chiều, import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()8 yêu cầu tất cả các dữ liệu đầu vào phải ở dạng các lưới chính quy hai chiều, với dữ liệu Z được đánh giá tại mỗi điểm. Ở đây chúng tôi sẽ hiển thị sơ đồ đường viền ba chiều của chức năng hình sin ba chiều: In [5]: 0In [6]: 1Đôi khi góc xem mặc định không tối ưu, trong trường hợp đó chúng ta có thể sử dụng phương pháp import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("Line graph") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()9 để đặt góc độ cao và góc phương vị. Trong ví dụ sau, chúng ta sẽ sử dụng độ cao 60 độ (nghĩa là 60 độ so với mặt phẳng X-Y) và góc phương vị 35 độ (nghĩa là xoay 35 độ ngược chiều kim đồng hồ về trục z): Một lần nữa, lưu ý rằng loại xoay này có thể được thực hiện tương tác bằng cách nhấp và kéo khi sử dụng một trong các phụ trợ tương tác của Matplotlib. Khung dây và lô bề mặtHai loại sơ đồ ba chiều khác hoạt động trên dữ liệu có lưới là khung dây và các ô bề mặt. Chúng lấy một lưới các giá trị và chiếu nó lên bề mặt ba chiều được chỉ định và có thể làm cho các dạng ba chiều kết quả khá dễ dàng để hình dung. Đây là một ví dụ về việc sử dụng khung dây: In [8]: 2Một âm mưu bề mặt giống như một âm mưu khung dây, nhưng mỗi mặt của khung dây là một đa giác đầy. Thêm một colormap vào các đa giác đầy có thể hỗ trợ nhận thức về cấu trúc liên kết của bề mặt được hình dung: Trong & nbsp; [9]: 3Lưu ý rằng mặc dù lưới các giá trị cho một biểu đồ bề mặt cần phải là hai chiều, nhưng nó không cần phải là trực tràng. Dưới đây là một ví dụ về việc tạo ra một lưới cực một phần, khi được sử dụng với biểu đồ 0 có thể cho chúng ta một lát cắt vào chức năng mà chúng ta đang hình dung:In [10]: 4Tam giác bề mặtĐối với một số ứng dụng, các lưới được lấy mẫu đồng đều theo yêu cầu của các thói quen trên là quá hạn chế và bất tiện. Trong những tình huống này, các lô dựa trên tam giác có thể rất hữu ích. Điều gì sẽ xảy ra nếu thay vì một trận hòa thậm chí từ một cartesian hoặc lưới cực, thay vào đó chúng ta có một tập hợp các trận hòa ngẫu nhiên? In [11]: 5Chúng ta có thể tạo ra một biểu đồ phân tán của các điểm để có được ý tưởng về bề mặt mà chúng ta đang lấy mẫu từ: In [12]: 6Điều này để lại rất nhiều điều mong muốn. Chức năng sẽ giúp chúng ta trong trường hợp này là 1, tạo ra một bề mặt bằng cách đầu tiên tìm một bộ hình tam giác được hình thành giữa các điểm liền kề (hãy nhớ rằng X, Y và Z Đây là các mảng một chiều):In [13]: 7Kết quả chắc chắn không sạch sẽ như khi nó được vẽ với một lưới, nhưng tính linh hoạt của một tam giác như vậy cho phép một số lô ba chiều thực sự thú vị. Ví dụ, thực sự có thể vẽ một dải Möbius ba chiều bằng cách sử dụng điều này, như chúng ta sẽ thấy tiếp theo. Ví dụ: Hình dung một dải MöbiusMột dải Möbius tương tự như một dải giấy dán vào một vòng lặp với một nửa twist. Về mặt cấu trúc, nó khá thú vị bởi vì mặc dù xuất hiện nó chỉ có một mặt duy nhất! Ở đây chúng tôi sẽ trực quan hóa một đối tượng như vậy bằng cách sử dụng các công cụ ba chiều của Matplotlib. Chìa khóa để tạo dải Möbius là suy nghĩ về tham số hóa của nó: đó là một dải hai chiều, vì vậy chúng ta cần hai kích thước nội tại. Hãy gọi chúng là $ \ theta $, dao động từ $ 0 $ đến $ 2 \ pi $ xung quanh vòng lặp và $ w $ dao động từ -1 đến 1 trên chiều rộng của dải: In [14]: 8Bây giờ từ tham số này, chúng ta phải xác định vị trí (x, y, z) của dải nhúng. Suy nghĩ về nó, chúng ta có thể nhận ra rằng có hai vòng quay xảy ra: một là vị trí của vòng lặp về trung tâm của nó (cái mà chúng ta gọi là $ \ theta $), trong khi cái còn lại là sự xoắn của dải về trục của nó (chúng ta 'll gọi đây là $ \ Phi $). Đối với một dải Möbius, chúng ta phải có dải tạo ra một nửa trong vòng lặp đầy đủ hoặc $ \ Delta \ Phi = \ Delta \ theta/2 $. Bây giờ chúng tôi sử dụng hồi ức về lượng giác để rút ra sự nhúng ba chiều. Chúng tôi sẽ xác định $ r $, khoảng cách của mỗi điểm từ trung tâm và sử dụng điều này để tìm tọa độ $ (x, y, z) $: tọa độ: Trong & nbsp; [16]: 9Cuối cùng, để vẽ biểu đồ đối tượng, chúng ta phải đảm bảo rằng tam giác là chính xác. Cách tốt nhất để làm điều này là xác định phép tam giác trong các tham số cơ bản, và sau đó để cho matplotlib dự án tam giác này vào không gian ba chiều của dải Möbius. Điều này có thể được thực hiện như sau: In [17]: 0Kết hợp tất cả các kỹ thuật này, có thể tạo và hiển thị một loạt các đối tượng và mẫu ba chiều trong matplotlib. Làm thế nào để bạn vẽ một mảng numpy 3D trong Python?Matplotlib với Python.. Tạo một hình mới hoặc kích hoạt một hình hiện tại bằng phương thức Hình () .. Thêm một '~. trục. .... Tạo một dữ liệu ngẫu nhiên có kích thước = (3, 3, 3) .. Trích xuất dữ liệu X, Y và Z từ mảng 3D .. Biểu đồ các điểm phân tán 3D trên trục được tạo .. Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show () .. Bạn có thể vẽ mảng numpy không?Trong Python, Matplotlib là một thư viện âm mưu. Chúng ta cũng có thể sử dụng nó cùng với Thư viện Python Numpy. Numpy là viết tắt của Python số và nó được sử dụng để làm việc với các mảng.matplotlib is a plotting library. We can use it along with the NumPy library of Python also. NumPy stands for Numerical Python and it is used for working with arrays. Làm thế nào để bạn vẽ dữ liệu 3D trong Python?Vẽ một điểm duy nhất trong không gian 3D.. Bước 1: Nhập thư viện. Nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt từ mpl_toolkits.mplot3d express3d. .... Bước 2: Tạo hình và trục. fig = plt.figure (figsize = (4,4)) ax = fig.add_subplot (111, projection = '3d') .... Bước 3: Vẽ đồ thị điểm .. Làm thế nào để bạn tạo ra một mảng 3D trong Python?Trong Python để khởi tạo một mảng 3 chiều, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng chức năng NP.Array để tạo một mảng và một khi bạn sẽ in 'ARR1' thì đầu ra sẽ hiển thị mảng 3 chiều.use the np. array function for creating an array and once you will print the 'arr1' then the output will display a 3-dimensional array. |