Python与R语言,Matlab绘制三维空间坐标图_matlab 绘制三维空间坐标的强度图

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# 定义两个函数 def z1(x,y): return 0.02 * x + 0.015 * y - 0.00008 * x * y + 0.00007 * x * x - 0.00002 * y * y + 15 def z2(x,y): return 0.02 * x + 0.015 * y - 0.00008 * x * y + 0.00007 * x * x - 0.00002 * y * y + 20 x = np.linspace(0,100,40,endpoint = False) y = np.linspace(0,300,40,endpoint = False) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z1 = z1(X,Y) Z2 = z2(X,Y) fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z1, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none') ax.plot_surface(X, Y, Z2, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none') # ax.plot_wireframe(X, Y, Z1,color = 'orange') # ax.plot_wireframe(X, Y, Z2,color = 'skyblue') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') #调整观察角度和方位角。这里将俯仰角设为60度，把方位角调整为35度 ax.view_init(60, 35) ax.set_title('surface') # C:/Users/Admin/Desktop/result.jpg为图片存储路径，改为你自己的路径即可 plt.savefig('C:/Users/Admin/Desktop/result.jpg') plt.show()

R语言绘制

library(plotly)
x = seq(0,100,5)
y = seq(0,400,5)
z = seq(15, 19,1)
z1 = outer(x, y, FUN = function(x, y) 0.02*x+0.015*y-0.00008*x*y+0.00007*x^2-0.00002*y^2+15)
z2 = outer(x, y, FUN = function(x, y) 0.02*x+0.015*y-0.00008*x*y+0.00007*x^2-0.00002*y^2+16)
plot_ly(showscale=FALSE)%>%add_surface(x=x,y=y,z=~z1,color="black")%>%add_surface(x=x,y=y,z=~z2,colors="red")
Matlab绘制
 
clear
x=-300:5:100;
y=-80:5:20;
for i=1:length(x)
    for j=1:length(y)
        z1(i,j)=0.02*x(i)+0.015*y(j)-0.00008*x(i).*y(j)+0.00007*x(i).^2-0.00002*y(j).^2+15;
        z2(i,j)=0.02*x(i)+0.015*y(j)-0.00008*x(i).*y(j)+0.00007*x(i).^2-0.00002*y(j).^2+20;
surf(y,x,z1)
hold on
mesh(y,x,z2)
shading interp
alpha(0.3)
colormap (summer)
axis([-100 30 -350 150 10 30])
xlabel('x')
ylabel('y')
zlabel('z')
title('surface')
				基本XYZ立体绘图命令
在科学目视表示（Scientific visualization）中，三度空间的立体图是一个非常重要的技巧。本章将介绍MATLAB基本XYZ三度空间的各项绘图命令。
mesh和plot是三度空间立体绘图的基本命令，mesh可画出立体网状图，plot则可画出立体曲面图，两者产生的图形都会依高度而有不同颜色。
下列命令可画出由函数 形成的立体网状图:
x=linspac...
				import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np# 读取txt文件
data = np.genfromtxt("data.txt", delimiter=" ")
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
z = data[:, 2]# 创建三维曲面...
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt  # 可视化绘制
from sklearn.linear_model import Lasso,LassoCV,LassoLarsCV   
data = pd.read_csv('C://Users//TD//D...
2. 创建一个三维坐标系对象，使用ax = plt.axes(projection='3d')。
3. 使用scatter函数绘制散点图，传入x、y、z三个坐标轴的数据。
4. 可以使用set_xlabel、set_ylabel、set_zlabel函数设置三个坐标轴的标签。
5. 最后使用show函数显示图像。
示例代码如下：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
# 创建三维坐标系对象
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
z = [3, 4, 5, 6, 7]
# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)
# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
# 显示图像
plt.show()