如何在 Matplotlib 中建立曲面圖

Suraj Joshi 2020年6月25日

Matplotlib Matplotlib 3D plots

在 Matplotlib 中，我們使用 mplot3d 工具包進行 3-D 分析和視覺化，其中包含基於 Matplotlib 的 2-D 函式構建的 3-D 繪圖方法。我們可以通過將 projection='3d'引數傳遞給 Matplotlib 中任何軸的建立函式來建立 3-D 軸。初始化 3-D 軸後，我們可以使用 plot_surface() 方法生成曲面圖。

`Axes3D.plot_surface()` 方法

我們可以使用 Axes3D.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs) 方法建立表面圖其中 X，Y 和 Z 均為二維陣列。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax3d = plt.axes(projection="3d")

xdata = np.linspace(-3, 3, 100)
ydata = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(xdata, ydata)
Z = 1 / (1 + np.exp(-X - Y))

ax3d = plt.axes(projection="3d")
ax3d.plot_surface(X, Y, Z, cmap="plasma")
ax3d.set_title("Surface Plot in Matplotlib")
ax3d.set_xlabel("X")
ax3d.set_ylabel("Y")
ax3d.set_zlabel("Z")

plt.show()

使用 plot_surface 在 matplotlib 中繪製曲面圖

這樣，Matplotlib 會在 3D 空間中生成曲面圖。這裡的 cmap 引數用於在 3D 色彩空間中很好地表示我們的資料。圖的顏色隨因變數值的變化而變化。

我們可以根據以下引數自定義圖：

rstride：行步長，預設值為 10
cstride：列步長，預設值為 10
color：表面的顏色
cmap：表面的顏色圖
facecolors：表面中每個補丁的面部顏色
norm：Normalize 的一個例項，用於將值對映到顏色
vmin：要對映的最小值
vmax：要對映的最大值
shade：是否遮罩臉部顏色

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax3d = plt.axes(projection="3d")

xdata = np.linspace(-3, 3, 100)
ydata = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(xdata, ydata)
Z = 1 / (1 + np.exp(-X - Y))

ax3d = plt.axes(projection="3d")
surf = ax3d.plot_surface(X, Y, Z, rstride=7, cstride=7, cmap="viridis")
fig.colorbar(surf, ax=ax3d)
ax3d.set_title("Surface Plot in Matplotlib")
ax3d.set_xlabel("X")
ax3d.set_ylabel("Y")
ax3d.set_zlabel("Z")

plt.savefig("Customized Surface Plot.png")

plt.show()

定製曲面圖

在這個例子中，我們通過使用 colorbar() 方法在圖形中新增一個顏色條，並將表面繪圖物件傳遞給該方法，這使圖形更具資訊性。

作者： Suraj Joshi

Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

Axes3D.plot_surface() 方法

`Axes3D.plot_surface()` 方法