在Python中将matplotlib视图设置为与xy平面垂直

Question

此处的代码是3d表面图的示例:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
        linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)

ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

和收益率

有没有办法设置绘图视图,使其与xy轴完全垂直？这基本上将3-d曲线转换为2-d曲线,您可以使用颜色图来判断z变量的大小,而不是从z = 0基准位移.

Answer 1

你想要的是ax.view_init功能,用elev=90.看到这个答案

编辑:

添加ax.view_init(azim=0, elev=90)到您的脚本后,我得到这个:

Answer 2

您需要pcolor：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dx, dy = 0.25, 0.25

y, x = np.mgrid[slice(-5, 5 + dy, dy),
                slice(-5, 5 + dx, dx)]
R = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(R)


z = z[:-1, :-1]
z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max()



plt.subplot()
plt.pcolor(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max)

plt.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
plt.colorbar()
plt.show()

其他演示在这里