当前位置: 首页 > news >正文

三维世界,一图打尽!Matplotlib带你玩转3D绘图,让数据跳舞的魔法棒!

在这里插入图片描述

1. 引言

嘿,亲爱的数据探险家们!你们是否曾梦想过,在二维的屏幕上,让数据跳出束缚,翩翩起舞,展现它那迷人的三维身姿?今天,就让我这位自封的‘数据魔术师’,带你解锁Matplotlib的隐藏技能——3D绘图!想象一下,那些冷冰冰的数字和线条,在Matplotlib的魔法下,瞬间化身为立体城堡、旋转星系或是神秘迷宫。不需要复杂的咒语,只需几行代码,你就能成为这场视觉盛宴的导演。准备好了吗?让我们一起,用Matplotlib绘制3D图,让数据的世界从此不再单调,而是色彩斑斓,妙趣横生!

2. 导包

# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 如果浏览器不显示图片,就需要加上这句话
%matplotlib inline# 让图片中可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"
# 让图片中可以显示负号
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 支持svg矢量图
%config Inlinebackend.figure_format = "svg"# 3D引擎
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

3. 三维折线图

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))x = np.linspace(0, 100, 400)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)# 三维折线图
axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
fig.add_axes(axes)
axes.plot(x, y, z)
[<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3D at 0x1f0ee3b35d0>]

在这里插入图片描述

4. 三维散点图

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
fig.add_axes(axes)# 画散点图
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50)
axes.scatter(x, y, z, color="red", s=100)
<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection at 0x1f0ee1b2e90>

在这里插入图片描述

5. 三维柱形图

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
fig.add_axes(axes)x = np.arange(1, 5)
for m in x:axes.bar(np.arange(4),  # y轴np.random.randint(10, 100, size=4),   # z轴zs=m,   # 在x轴的第几个zdir="x",  # 在哪个方向上排列width=0.6,alpha=0.7)axes.set_xlabel("X轴", fontsize=10, color="r")
axes.set_ylabel("Y轴", fontsize=10, color="g")
axes.set_zlabel("Z轴", fontsize=10, color="b", labelpad=-17)plt.show()

在这里插入图片描述

相关文章:

三维世界,一图打尽!Matplotlib带你玩转3D绘图,让数据跳舞的魔法棒!

1. 引言 嘿&#xff0c;亲爱的数据探险家们&#xff01;你们是否曾梦想过&#xff0c;在二维的屏幕上&#xff0c;让数据跳出束缚&#xff0c;翩翩起舞&#xff0c;展现它那迷人的三维身姿&#xff1f;今天&#xff0c;就让我这位自封的‘数据魔术师’&#xff0c;带你解锁Mat…...

计算机常识与NOIP历史-CSP初赛知识点整理

真题练习 [2021-CSP-J-第2题] 以下奖项与计算机领域最相关的是&#xff08; &#xff09;。 A.奥斯卡奖 B.图灵奖 C.诺贝尔奖 D.普利策奖 [2017-NOIP-第7题] 中国计算机学会于( )年创办全国青少年计算机程序设计竞赛。 A. 1983 B. 1984 C. 1985 D. 1986 [2018-NOIP-第5题…...

代码随想录算法训练营第二天 | 209. 长度最小的子数组、59. 螺旋矩阵 II

目录 209. 长度最小的子数组1、题目描述2、思路3、code4、复杂度分析 LC59 螺旋矩阵 II1、题目描述2、思路3、code4、复杂度分析 209. 长度最小的子数组 题目链接&#xff1a;209 1、题目描述 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。找出该数组中满足其总和大于…...

鼻咽癌综述

小罗碎碎念 本期推文主题&#xff1a;鼻咽癌综述 这篇文章提供了一个全面的综述&#xff0c;探讨了鼻咽癌&#xff08;NPC&#xff09;的关键研究进展&#xff0c;包括病理机制、治疗、筛查和生物标志物的发展。 文章首先强调了NPC在特定地理区域的流行情况&#xff0c;并讨论了…...

中国AI PC行业研究报告

核心摘要&#xff1a; 2020-2023年中国笔电出货量呈下降趋势&#xff0c;PC厂商亟需从产品形态、软硬技术、需求场景等角度寻求新的增长机会。而随着大模型、生成式AI技术的到来&#xff0c;其强大的数据处理、学习泛化与内容生成能力&#xff0c;高质效加速了各行各业人工智能…...

Mybatis实战:图书管理系统(笔记)

前言&#xff1a;如果在接口的声明方法中鼠标右键没有Test的单元测试。 你的鼠标光标问题&#xff1a;要在花括号范围内&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01; 数据库表是应⽤程序开发中的⼀个重要环节, 数据库表的设计往往会决定我们的应⽤需求是否能顺利实现, 甚…...

win11 amd64 python安装matplotlib、pytorch报错记录

win11 amd64 python matplotlib 安装报错记录 安装时 错误是 metadata-generation-failed 查看上面的具体报错原因&#xff0c;来自&#xff1a; Files\Python\Python3_10_11\Include: linker input file not found: No such file or director注意Python 的路径中最好不要有…...

Python写UI自动化--playwright(等待页面加载机制)

很多情况下&#xff0c;我们都需要等待页面加载到一定程度才能进行下一步操作&#xff0c;而这个度该怎么操作&#xff0c;这篇文章就来详细讲一讲 目录 expect_popup() wait_until参数 "load" commit: "domcontentloaded" "networkidle"…...

书籍将整数字符串转成整数值(5)0804

题目 给定一个字符串str&#xff0c;如果str符合日常书写的整数形式&#xff0c;并且属于32位整数的范围&#xff0c;返回str所代表的整数值&#xff0c;否则返回0。 举例 str“123” 返回 123 str“023” 因为023 不符合日常的书写习惯&#xff0c;所以返回0 str“A13” …...

【2024年华数杯C题老外游中国】(完整题解+代码+完整参考论文)

请问 352 个城市中所有 35200 个景点评分的最高分&#xff08;Best Score&#xff0c;简称 BS&#xff09;是多少&#xff1f;全国有多少个景点获评了这个最高评分&#xff08;BS&#xff09;&#xff1f;获评了这个最高评分&#xff08;BS&#xff09;景点最多的城市有哪些&am…...

全球氢化双酚A (HBPA)市场规划预测:2030年市场规模将接近1330亿元,未来六年CAGR为2.7%

一、引言 随着全球化工行业的持续发展&#xff0c;氢化双酚A (HBPA)作为重要的化工原料&#xff0c;其市场重要性日益凸显。本文旨在探索HBPA行业的发展趋势、潜在商机及其未来展望。 二、市场趋势 全球HBPA市场的增长主要受全球化工行业增加、消费者对高性能化工产品要求提高…...

【C++】异常处理:深度解析与实战精髓,不容错过的编程秘籍

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;Zfox_ &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;C从入门到精通 目录 &#x1f680; 前言&#xff1a;C语言传统的处理错误的方式 一&#xff1a; &#x1f525; C异常概念二&#xff1a; &#x1f525; 异常的使用 2.1 &#x1f4d6; 异常的抛出和…...

智能指针的循环引用 是什么 怎么引起的

智能指针的循环引用 是什么 怎么引起的 智能指针的循环引用&#xff08;Circular Reference&#xff09;是指两个或多个对象之间的共享指针相互引用&#xff0c;导致这些对象永远不会被释放&#xff0c;从而引发内存泄露。主要发生在使用std::shared_ptr时&#xff0c;因为它们…...

Stegdetect教程:如何用Stegdetect检测和破解JPG图像隐写信息

一、Stegdetect简介 Stegdetect 是一个开源工具&#xff0c;专门设计用于检测图像文件&#xff08;JPG格式&#xff09;中的隐写信息。Stegdetect 可以检测多种常见的隐写方法&#xff0c;比如 JSteg、JPHide 和 OutGuess 等。 二、使用Stegdetect检测图像隐写 官方描述&#…...

Co-Detr

参考&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1Sh4y1F7ur/?spm_id_from333.788&vd_source156234c72054035c149dcb072202e6be 之前的detr正样本数量少&#xff0c;匹配不平衡。 主要修改两个地方&#xff1a;encoder和decoder。 1.在encoder之后加入RPN&#xff0c;a…...

校园选课助手【1】-项目整体架构从此开始

项目背景 随着高校招生规模的不断扩大&#xff0c;学生选课需求日益增长。为提高选课效率&#xff0c;降低学生选课压力&#xff0c;本项目旨在开发一款校园选课助手软件。 项目目标:开发一款具有以下特点的校园选课助手软件&#xff1a; 易用性&#xff1a;界面简洁&#xff…...

椭圆曲线加法运算

1. 定义 椭圆曲线 (Elliptic Curve) 不是函数&#xff0c;而是一条平面曲线&#xff0c;其方程是定义如下&#xff1a; y 2 x 3 a x b y^2x^3axb y2x3axb 其中&#xff0c;判别式 Δ − 16 ( 4 a 3 27 b 2 ) ≠ 0 \Delta -16(4a^327b^2)\neq 0 Δ−16(4a327b2)0。判别…...

(STM32笔记)九、RCC时钟树与时钟 第一部分

我用的是正点的STM32F103来进行学习&#xff0c;板子和教程是野火的指南者。 之后的这个系列笔记开头未标明的话&#xff0c;用的也是这个板子和教程。 九、RCC时钟树与时钟 九、RCC时钟树与时钟1、时钟树HSE时钟HSI时钟锁相环时钟系统时钟HCLK时钟PCLK1时钟PCLK2时钟RTC时钟独…...

fastjson-流程分析

参考视频&#xff1a;fasfjson反序列化漏洞1-流程分析 分析版本 fastjson1.2.24 JDK 8u65 分析过程 新建Person类 public class Person {private String name;private int age;public Person() {System.out.println("constructor_0");}public Person(String na…...

Linux 命令安装

系列文章目录 提示&#xff1a;仅用于个人学习&#xff0c;进行查漏补缺使用。 1.Linux介绍、目录结构、文件基本属性、Shell 2.Linux常用命令 3.Linux文件管理 4.Linux 命令安装 提示&#xff1a;写完文章后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助…...

后进先出(LIFO)详解

LIFO 是 Last In, First Out 的缩写&#xff0c;中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则&#xff0c;类似于一摞盘子或一叠书本&#xff1a; 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;你放进的最后一个盘子&#xff08…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

Admin.Net中的消息通信SignalR解释

定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务

通过akshare库&#xff0c;获取股票数据&#xff0c;并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式&#xff0c;写一个完整的预处理示例&#xff0c;并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务&#xff0c;进行预测并输…...

ESP32 I2S音频总线学习笔记(四): INMP441采集音频并实时播放

简介 前面两期文章我们介绍了I2S的读取和写入&#xff0c;一个是通过INMP441麦克风模块采集音频&#xff0c;一个是通过PCM5102A模块播放音频&#xff0c;那如果我们将两者结合起来&#xff0c;将麦克风采集到的音频通过PCM5102A播放&#xff0c;是不是就可以做一个扩音器了呢…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中&#xff0c;部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点&#xff0c;导致这些节点负载过高&#xff0c;影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容

目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法&#xff0c;当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...