python做立体函数图 python立体几何

使用Python画出一个三维的函数图像，数据来自于一个Excel表格？

raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数

我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了

x=[1,2,3]

a

=

raw_input('function')

a

=

a.split('

')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')

b

=

[]

for

i

in

range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x,

b,

label='x',

color="green",

linewidth=1)

相关问答

Q1: python函数图的绘制

pre

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):

return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)

y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2

b=9

ax.set_xticks([a,b])

ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)

iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5

y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

plt.show()

/pre

Q2: python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//绘面函数

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.绘制三维python做立体函数图的散点图（表述一些数据点分布）

4a.mat数据地址python做立体函数图：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//将数据点分成三部分画python做立体函数图，在颜色上有区分度

ax.scatter（x[python做立体函数图：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点

ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴

ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

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