Trong hướng dẫn Python Matplotlib này, chúng ta sẽ thảo luận về biểu đồ bề mặt Matplotlib 2d. Ở đây chúng tôi sẽ đề cập đến các ví dụ khác nhau liên quan đến biểu đồ bề mặt 2d bằng matplotlib. Và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các chủ đề sau
- Biểu đồ bề mặt Matplotlib 2d
- Biểu đồ đường viền 2d Matplotlib
- Sơ đồ bề mặt màu Matplotlib 2d
Mục lục
- Biểu đồ bề mặt Matplotlib 2d
- Biểu đồ đường viền 2d Matplotlib
- Sơ đồ bề mặt màu Matplotlib 2d
Biểu đồ bề mặt Matplotlib 2d
Trước khi phát hành 1. 0, matplotlib chỉ được sử dụng để vẽ đồ thị hai chiều. Nhưng sau khi phát hành 1. 0, bạn có thể phát triển các tiện ích 3d trên các tiện ích 2d. Nhập gói mplot3d kích hoạt các ô 3d
Biểu đồ bề mặt là biểu diễn của tập dữ liệu ba chiều. Để tạo biểu đồ bề mặt, chúng tôi nhập mpl_toolkits của Matplotlib. bộ công cụ mplot3d có chức năng tạo biểu đồ bề mặt 3D
Cú pháp tạo biểu đồ bề mặt
ax.plot_surface[X, Y, Z]
Ở đây, động cơ chính của chúng tôi là tạo dữ liệu hai chiều bằng matplotlib và vẽ biểu đồ đó với các hiệu ứng ba chiều mà tôi. e Bề mặt
Hãy xem một ví dụ liên quan đến điều này
- Ở đây chúng ta cần các giá trị x và y, và từ x và y, chúng ta tính giá trị của z được gọi là chiều cao
- Sau đó, chúng tôi sử dụng z để vẽ trên bản đồ có trục x và y bằng cách sử dụng biểu đồ bề mặt để có hiệu ứng 3D
- Chúng ta lấy các giá trị x và y trong mảng một chiều bằng cách sử dụng phương thức linspace của numpy, sau đó chúng ta cần chuyển đổi chúng thành mảng hai chiều, vì vậy chúng ta sử dụng hàm meshgrid của numpy
Mã nguồn
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
# Convert 1D Array to 2D Array
x_2d, y_2d = np.meshgrid[x,y]
# Print Values
print['Value of X in 2D', x_2d,'\n']
print ['Value of Y in 2D',y_2d,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 2D',x_2d.shape,'\n']
print['Shape of Y in 2D',y_2d.shape,'\n']
# Compute Z
z = np.exp[np.cos[5*xx]-np.sin[5*yy]]-0.5
# Print Value
print['Value of Z', z,'\n']
# Print Shape
print['Shape of Z',z.shape,'\n']
- Nhập từ mpl_toolkits. mplot3d nhập thư viện Axes3D
- Nhập matplotlib. thư viện pyplot
- Tạo và đặt kích thước của hình, sử dụng plt. Hàm figure[] và phương thức figsize[]
- Đặt phép chiếu thành 3d bằng cách xác định đối tượng trục = add_subplot[]
- Vẽ bề mặt, sử dụng hàm plot_surface[]
- Để đặt nhãn trục tại các trục x, y và z, hãy sử dụng các hàm set_xlabel[], set_ylabel[] và set_zlabel[] tương ứng
- Để hiển thị cốt truyện, hãy sử dụng hàm show[]
# Import Libraries
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
# 3D Projection
fig = plt.figure[figsize=[6,5]]
ax = fig.add_subplot[111, projection='3d']
# Surface Plot
ax.plot_surface[x_2d, y_2d, z, cmap=cm.jet]
# Labels
ax.set_xlabel['X-Axis']
ax.set_ylabel['Y-Axis']
ax.set_zlabel['Z-Axis']
# Display
plt.show[]
Hãy xem thêm một ví dụ
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-2,2,5]
y = np.linspace[-2,2,5]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
# Convert 1D Array to 2D Array
x_2d, y_2d = np.meshgrid[x,y]
# Print Values
print['Value of X in 2D', x_2d,'\n']
print ['Value of Y in 2D',y_2d,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 2D',x_2d.shape,'\n']
print['Shape of Y in 2D',y_2d.shape,'\n']
# Compute Z
z = [np.exp[20*x_2d]-np.tan[5*y_2d**4]]-1.5
# Print Value
print['Value of Z', z,'\n']
# Print Shape
print['Shape of Z',z.shape,'\n']
# Import Libraries
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
# 3D Projection
fig = plt.figure[figsize=[6,5]]
ax = fig.add_subplot[111, projection='3d']
# Surface Plot
ax.plot_surface[x_2d, y_2d,z, cmap=cm.flag]
# Labels
ax.set_xlabel['X-Axis']
ax.set_ylabel['Y-Axis']
ax.set_zlabel['Z-Axis']
# Display
plt.show[]
Ngoài ra, hãy kiểm tra Matplotlib xlim – Hướng dẫn đầy đủ
Biểu đồ đường viền 2d Matplotlib
Biểu đồ đường viền, còn được gọi là biểu đồ mức, là một công cụ phân tích đa biến cho phép bạn trực quan hóa các biểu đồ 3-D trong không gian 2-D. Khi chúng ta vẽ biểu đồ X và Y là các biến của mình, phản hồi Z được hiển thị dưới dạng các lát cắt trên mặt phẳng X-Y, đó là lý do tại sao các đường viền đôi khi được gọi là các lát cắt Z
Sử dụng các ô đường viền
Biểu đồ đường viền thường được sử dụng trong các cơ quan khí tượng để minh họa mật độ, độ cao hoặc độ cao của núi
Tạo các ô đường viền
Trong matplotlib, matplotlib. pyplot bao gồm một phương pháp đường viền để giúp dễ dàng xây dựng các biểu đồ đường viền do được sử dụng rộng rãi
cú pháp
matplotlib.pyplot.contour[[x, y, ] z, [levels], **kwargs]
Các thông số như sau
- x và y. Chỉ định mảng numpy 2D hoặc 1D để vẽ đồ thị
- z. Chỉ định chiều cao mà đường viền được vẽ
- cấp độ. Số lượng và vị trí của các đường đồng mức được xác định
Hãy xem một ví dụ
- Chúng ta lấy các giá trị x và y trong mảng một chiều bằng cách sử dụng phương thức mảng của numpy, sau đó chúng ta cần chuyển đổi chúng thành mảng hai chiều, vì vậy chúng ta sử dụng hàm meshgrid của numpy
- Nhập từ mpl_toolkits. mplot3d nhập thư viện Axes3D
- Nhập matplotlib. thư viện pyplot
- Nhập thư viện numpy
- Tạo và đặt kích thước của hình, sử dụng plt. Hàm figure[] và phương thức figsize[]
- Đặt phép chiếu thành 3d bằng cách xác định đối tượng trục = add_subplot[]
- Vẽ đường viền, sử dụng hàm contour[]
- Để đặt nhãn trục tại các trục x, y và z, hãy sử dụng các hàm set_xlabel[], set_ylabel[] và set_zlabel[] tương ứng
- Để hiển thị cốt truyện, hãy sử dụng hàm show[]
Hãy xem thêm một ví dụ
________số 8- Chúng ta sử dụng phương thức mảng của numpy để lấy các giá trị x và y trong mảng một chiều, sau đó sử dụng hàm meshgrid của numpy để chuyển đổi chúng thành mảng hai chiều
# Convert 1D Array to 2D Array
x_2d, y_2d = np.meshgrid[x,y]
# Print Values
print['Value of X in 2D', x_2d,'\n']
print ['Value of Y in 2D',y_2d,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 2D',x_2d.shape,'\n']
print['Shape of Y in 2D',y_2d.shape,'\n']
- Sau đó, chúng tôi sử dụng z để vẽ trên bản đồ với các trục x và y bằng cách sử dụng biểu đồ đường viền
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
0- Nhập matplotlib. thư viện pyplot library
- Để vẽ biểu đồ đường viền, hãy sử dụng hàm contour[]
- Để thêm nhãn trục x, hãy sử dụng hàm xlabel[]
- Để thêm nhãn trục y, hãy sử dụng hàm ylabel[]
- Để hiển thị một biểu đồ, hãy sử dụng hàm show[]
Đọc. Phân tán 3D Matplotlib
Sơ đồ bề mặt màu Matplotlib 2d
Phương thức pcolor[] của mô-đun pyplot của thư viện Matplotlib được sử dụng để tạo biểu đồ màu giả với lưới hình chữ nhật không đều
Cú pháp được đưa ra dưới đây
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
1Hãy xem một ví dụ
- Ở đây chúng ta cần các giá trị x và y, và từ x và y, chúng ta tính giá trị của z được gọi là chiều cao
- Sau đó, chúng tôi sử dụng z để vẽ trên bản đồ với các trục x và y bằng cách sử dụng biểu đồ màu
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
2- Chúng ta lấy các giá trị x và y trong mảng một chiều bằng cách sử dụng phương thức linspace của numpy, sau đó chúng ta cần chuyển đổi chúng thành mảng hai chiều, vì vậy chúng ta sử dụng hàm meshgrid của numpy
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
3- Nhập matplotlib. thư viện pyplot library .
- Để vẽ biểu đồ bề mặt màu 2d, hãy sử dụng hàm pcolor[]
- Đặt edgecolor và linewidth thành màu đen và 2 tương ứng
- Để thêm nhãn trục x, hãy sử dụng hàm xlabel[]
- Để thêm nhãn trục y, hãy sử dụng hàm ylabel[]
- Để hiển thị một biểu đồ, hãy sử dụng hàm show[]
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
4Hãy xem thêm một ví dụ
- Ở đây chúng ta cần các giá trị x và y, và từ x và y, chúng ta tính giá trị của z được gọi là chiều cao
- Chúng tôi sử dụng phương pháp linspace của numpy để chuyển đổi các giá trị x và y thành mảng một chiều, sau đó chúng tôi sử dụng hàm meshgrid của numpy để chuyển đổi chúng thành mảng hai chiều
- Nhập matplotlib. thư viện pyplot vào dự án của bạn
- Sử dụng phương thức pcolor[] để tạo biểu đồ bề mặt màu hai chiều
- Đặt linewidth và edgecolor tương ứng là 2 và màu đen
- Sử dụng hàm xlabel[] để thêm nhãn trục x
- Sử dụng hàm ylabel[] để thêm nhãn trục y
- Sử dụng hàm show[] để hiển thị đồ thị
Mã nguồn
# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
5# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
6# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
7# Import Library
import numpy as np
# 1D array
x = np.linspace[-10,10,50]
y = np.linspace[-10,10,50]
# Print Values
print['Value of X in 1D', x,'\n']
print ['Value of Y in 1D',y,'\n']
# Print Shapes
print['Shape of X in 1D',x.shape,'\n']
print['Shape of Y in 1D',y.shape,'\n']
4Bạn cũng có thể muốn đọc các hướng dẫn Matplotlib sau đây
- Biểu đồ thanh xếp chồng lên nhau Matplotlib
- Truyền thuyết cốt truyện phân tán Matplotlib
- Matplotlib tăng kích thước cốt truyện
- Kích thước phông chữ huyền thoại Matplotlib
- Matplotlib chặt chẽ_layout
- add_axes matplotlib là gì
- Vẽ đường thẳng đứng matplotlib
Trong hướng dẫn Python này, chúng ta đã thảo luận về “Biểu đồ bề mặt Matplotlib 2d” và chúng ta cũng đã đề cập đến một số ví dụ liên quan đến nó. Đây là những chủ đề sau mà chúng ta đã thảo luận trong hướng dẫn này
- Biểu đồ bề mặt Matplotlib 2d
- Biểu đồ đường viền 2d Matplotlib
- Sơ đồ bề mặt màu Matplotlib 2d
Bijay Kumar
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi