`matplotlib`是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图接口,包括二维和三维图形的绘制。`Axes3D`是`matplotlib`中用于创建三维坐标轴的对象,而`plot_surface`则是用于在三维空间中绘制表面的函数。
背景知识 matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图接口,包括二维和三维图形的绘制。Axes3D是matplotlib中用于创建三维坐标轴的对象,而plot_surface则是用于在三维空间中绘制表面的函数。 代码示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
求解三维装箱问题的启发式深度优先搜索算法(python)
⭐️ 问题描述 给定一个容器(其体积为V VV) 和一系列待装载的箱子,容器和箱子的形状都是长方体。问题的目标是要确定一个可行的箱子放置方案使得在满足给定装载约束的情况下,容器中包含的箱子总体积S SS尽可能的大,即填充率尽可能的大,这里填充率指的是 S / V ∗ 100 % S/ V * 100\%S/V∗100%。可行放置方案要求放置满足如下 3 个条件 : ...

Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)-2
Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)-1 https://developer.aliyun.com/article/1537819 6. 绘制柱状图 使用bar函数可以绘制柱状图。柱状图需要水平的x坐标值,以及每一个x坐标值对应的y坐标值,从而形成柱状的图。柱状图主要...

Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)-1
一、Matplotlib简介 1. 什么是Matplotlib Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又...

matlab与python在三维数组上的差异
Matlab是按列索引,三维矩阵的索引顺序是(行, 列, 页),Python(numpy/torch)是按行索引,三维矩阵的索引顺序是(页, 行, 列)。Matlab的读取顺序是先读取列再读取行,通俗点说就是竖着读矩阵,传承自古老的Fortran;Python,包括C、C++、Jav...
python以三维tensor为例详细理解unsqueeze和squeeze函数
一、建立一个二维tensorimport torch as t a = t.arange(0,6) b = a.view(2,3) print(b)二、对上步建立的二维tensor使用unsqueeze(x)函数操作(x若是正数表示在第x维上增加一维,若是负数表示在倒数第x维上增加一维,注意tensor维度的下标从0开始,倒数下标从-1开始,并且此增加维的维度为1)2.1 x为正数import ....

Python中的6个三维可视化工具!
Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具,主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化,实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。工具背后的算法逻辑非常复杂,由于小编是非专业的,不敢造次。本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具,工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强....

python matplotlib绘制 3D图像专题 (三维柱状图、曲面图、散点图、曲线图合集)
文章目录1. 绘制3D柱状图2. 绘制3D曲面图① 示例1② 示例23.绘制3D散点图4. 绘制3D曲线图1. 绘制3D柱状图绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法。可能跟我们中学学的有一点不同的是,其语法如下:bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs)其中left表示指向侧边的轴,zs表示指向我们的方向的轴,height即表....

⚡机器学习⚡中Python实现可视化三维热力图(地形图)
由于项目的需要,一直苦于将多层数据集累加起来做成一个呈堆积状的三维图,有点类似于地形图(实则热力图),但又不是地形图。背景先说说项目背景,本菜鸡是搞故障诊断的,所以免不了用上一些统计学的知识,看过之前我的Blog的都会发现,T 2 T^2T 2 和 S P E SPESPE 在故障诊断邻域或者说是再小范围一点,在过程监控邻域,是很好用且很关键的两个统计量,用于监测过程中的一些有故障的....

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