【Python可视化】可视之美3:三维可视化

Matplotlib 绘制三维散点图的方法有多种,其中一种是通过特定的代码实现。Plotly 也是一个用于绘制三维散点图的工具。利用 Matplotlib 绘制“线图 + 散点图”可以可视化微粒的随机漫步。散点的颜色渐进变化展示时间维度。随机漫步是指一个粒子或系统在一系列离散的时间步骤中,按照随机的方向和大小移动的...
【Python可视化】可视之美3:三维可视化
在 Matplotlib 中,ax.view_init(elev, azim, roll) 方法用于设置三维坐标轴的视角,也叫相机照相位置。这个方法接受三个参数:elev、azim 和 roll,它们分别表示仰角、方位角和滚动角。

Matplotlib 绘制三维散点图的方法有多种,其中一种是通过特定的代码实现。

Plotly 也是一个用于绘制三维散点图的工具。

利用 Matplotlib 绘制“线图 + 散点图”可以可视化微粒的随机漫步。散点的颜色渐进变化展示时间维度。

随机漫步是指一个粒子或系统在一系列离散的时间步骤中,按照随机的方向和大小移动的过程。每个时间步骤,粒子以随机的概率向前或向后移动一个固定的步长,而且每个时间步骤之间的移动是相互独立的。随机漫步模型常用于模拟不确定性和随机性的系统,例如金融市场、扩散过程、分子运动等。通过模拟大量的随机漫步路径,可以研究粒子或系统的统计特性和概率分布。

Matplotlib 可以用于可视化三维随机行走,而 Plotly 也可以实现这一功能。

利用 Axes3D.plot_surface() 可以绘制三维网格曲面。

Matplotlib 可以用来可视化三维网格面,而 Plotly 同样可以完成这一任务。

Matplotlib 绘制的三维等高线可以投影到水平面得到平面等高线。

matplotlib.pyplot.quiver() 可以用来绘制箭头图(quiver plot 或 vectorplot),包括二维箭头图和三维箭头图。2024-09-03
mengvlog 阅读 128 次 更新于 2025-09-10 16:45:13 我来答关注问题0
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