


Comment puis-je créer un tracé de surface 3D à partir d'une collection de points à l'aide de Matplotlib ?
Tracer des surfaces avec des points dans un espace 3D à l'aide de Matplotlib
Dans cet article, nous explorons comment créer un tracé de surface qui englobe une collection de points dans un espace tridimensionnel à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python, en particulier son module mplot3d.
La fonction plot_surface dans mplot3d nécessite des tableaux bidimensionnels pour les arguments X, Y et Z, plutôt qu'une liste de 3 tuples comme tu as. Par conséquent, la première étape consiste à préparer vos données dans le format nécessaire.
Pour les surfaces, contrairement aux tracés linéaires, vous aurez besoin d'une grille matricielle 2D représentant le domaine. L'utilisation de points discrets, comme les 3 tuples que vous avez, présente un défi car il existe de multiples triangulations potentielles qui peuvent créer une surface.
Considérez ce code Python qui génère une surface lisse, où f(x, y) = x^2 y :
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.05) X, Y = np.meshgrid(x, y) # Calculate the Z values for each point in X and Y zs = np.array(fun(np.ravel(X), np.ravel(Y))) Z = zs.reshape(X.shape) # Plot the surface ax.plot_surface(X, Y, Z) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show()</code>
Dans cet exemple, X et Y sont des tableaux 2D représentant le domaine, et Z est le tableau de valeurs correspondant pour chaque point. La fonction plot_surface utilise ces tableaux pour créer une surface lisse. Cette approche convient aux surfaces définies par une fonction mathématique.
Cependant, si vos données sont constituées uniquement de points 3D discrets, vous devrez peut-être envisager d'autres options.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
