标签: mplot3d

我试图在mplot3d图中创建一个接触所有轴墙的平面.轴限制使用ax.set_xlim(-6.0,6.0)或设置ax,set_xlim3d(-6.0,6.0).在这两种情况下,墙壁都略微超出规定的限制.使用Poly3DCollection平面绘制平面绘制我的平面但是,它不会触及轴墙.

我正在使用(网格和墙壁的颜色设置作为我的屏幕上的默认颜色,至少看起来很轻,因此模糊了"功能")

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')

ax.set_xlim(-6.0, 6.0)
ax.set_ylim(-6.0, 6.0)
ax.set_zlim(-1.0, 1.0)

ax.w_xaxis.set_pane_color((.85, .85, .85, 1.0))
ax.w_yaxis.set_pane_color((.85, .85, .85, 1.0))
ax.w_zaxis.set_pane_color((.85, .85, .85, 1.0))

ax.w_xaxis._axinfo.update({"grid": {"color": (.7, .7, .7, 1)}})
ax.w_yaxis._axinfo.update({"grid": {"color": (.7, .7, .7, 1)}})
ax.w_zaxis._axinfo.update({"grid": {"color": (.7, .7, .7, 1)}})

x = [-6,6,6,-6]
y = [-6,-6,6,6]
z = [0,0,0,0]

verts = [zip(x,y,z)]
collection = Poly3DCollection(verts)
collection.set_color("green")
ax.add_collection3d(collection)

plt.tight_layout() …

我想在Z转中绘制一条具有不同颜色的3D线.我使用Visual Studio 2013和Python,我必须读取.json(XML样式)文件并将其绘制(X,Y,Z)到3D图表.所以我得到了一种颜色的曲线: 我希望这样:

我有一个3维numpy数组,但是当我把这段代码写下来时,就像链接的答案一样,所以我收到了一个错误:

'numpy.float64'类型的对象没有len()(VS2013说)

我的代码简称:

matrix_array = [[0,0,0]]
...
-> write data in array
....
matrix_array = np.array(matrix_array)

fig = pyplot.figure()
ax3d = fig.add_subplot(111, projection='3d')
N = len(matrix_array[:,2]) # Z (N now about 14689)
for i in xrange(N-2):
    ax3d.plot(matrix_array[i+2,0],matrix_array[i+2,1],matrix_array[i+2,2], color=pyplot.cm.jet(255*i/N))

当我取下值'color',所以我得到了我的蓝色曲线,值为'color'我得到了错误:

'numpy.float64'类型的对象没有len()(VS2013说).

所以我读了matplotlib的API,但我找不到解决方案.

在取消注释该plt.legend()行之前，以下代码段可以正常工作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.linspace(-1, 1)
y = np.linspace(-1, 1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sqrt(X**2 * Y)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, label='h=0')
ax.plot(np.zeros_like(y), y, np.zeros_like(y), label='singular points')
# plt.legend()
plt.show()

我收到以下错误： 'Poly3DCollection' object has no attribute '_edgecolors2d'

我以为原因可能是我在2d图中使用了plt.legend（）framealpha和frameon参数，但是我重新启动了运行时（我在Google Colab Jupyter Notebook中工作），清除了所有变量，然后问题仍然存在。

是什么导致此错误？

我有一个三维散点图,在其中一个平面上,每个日期绘制2个点.我问过如何在每对点之间绘制一条LINE,并得到了一个我很感激的答案.我现在想要的是画一个BAR或RECTANGLE连接点而不是一条线.

这是目前情节的样子,但我希望它看起来有点像来自matplolib文档的3D条形演示中的情节,除了条形"浮动"而不是固定在轴上.

我尝试过使用Axes3D.bar(如在matplotlib页面上所解释的那样)但它希望我为每个条形提供一个"高度"而不是两个实际坐标,并且该高度将固定在轴上.

这是代码,任何帮助表示赞赏.

import matplotlib.pyplot
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

dates       = [20020514, 20020515, 20020516, 20020517, 20020520]
highs       = [1135, 1158, 1152, 1158, 1163]
lows        = [1257, 1253, 1259, 1264, 1252]
upperLimits = [1125.0, 1125.0, 1093.75, 1125.0, 1125.0]
lowerLimits = [1250.0, 1250.0, 1156.25, 1250.0, 1250.0]

zaxisvalues0= [0, 0, 0, 0, 0]
zaxisvalues1= [1, 1, 1, 1, 1]
zaxisvalues2= [2, 2, 2, 2, 2]

fig = matplotlib.pyplot.figure()
ax  = fig.add_subplot(111, projection = …

我有一些与使用 mplot3D 在 Python 中创建简单线图相关的问题，其中填充了图下方的区域。我在 RedHatEnterprise 7.2、matplotlib 1.2.0 和 numpy 1.7.2 上使用 Python 2.7.5。

使用下面的代码，我可以生成线图。这按预期显示，绘图的开始/结束由导入的数据集的限制设置。

然后，我尝试使用 Bart 从Plotting a series of 2D plots in a perspectival way 中给出的答案填充线图和 -0.1 之间的区域。然而，这是有效的，填充区域继续超出数据集的限制。从链接运行示例时也是如此。

此屏幕截图显示了填充区域超出设置的轴限制生成的绘图。

1. 我如何实现填充区域只是数据集的范围或轴限制，以较小者为准？
2. 如何将这些图的图例添加到图中？

代码如下：

from numpy import *
import matplotlib.pylab as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x,y = genfromtxt("data.dat",unpack=True)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.add_collection3d(plt.fill_between(x,y,-0.1, color='orange', alpha=0.3,label="filled plot"),1, zdir='y')

ax.plot(x,y,1,zdir="y",label="line plot")
ax.legend()

ax.set_xlim3d(852.353,852.359)
ax.set_zlim3d(-0.1,5)
ax.set_ylim3d(0,2)
ax.get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False)

plt.show()

我正在尝试改变 3D 散点图的视角。（朱莉娅语言）

例如，此代码更改了视角，但每次更改时都会单独绘制这些点，而不是一起绘制。

for i=1:10
    X=i; Y=i+2; Z = i+3
    fig = figure()
    ax = gca(projection="3d")
    plot3D([X],[Y],[Z], ".")
    ax[:view_init](30, 180)
end

我该如何写这篇文章，以便我以不同的视角看待所有要点？Julia 中的格式改编自 matplotlib，因此它应该与 Julia 中的格式非常相似。

我正在尝试使用facecolors. 这里的问题是 cm.ScalarMappable 规范化V了颜色的表面plt.cm.jet而不规范化，所以颜色和颜色条不匹配。我已经手动尝试标准化V（即V_normalized），但结果仍然不太正确。事实上，最高值V应该在表面的一个角落，但这在实践中并没有体现在图像中。如何绘制确保在表面上具有正确的颜色？

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
# Create data.
X = np.array([[ 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500],
              [ 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500],
              [ 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500],
              [ 50, 100, 150, 200, 250, …

我正在尝试绘制一个像这样的 3D 图表：

使用此代码并收到一条错误消息：

line 1621, in plot_surface
if Z.ndim != 2:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'ndim'

import cobra
import os
from os.path import join
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
data_dir ='/Users/stephenchapman/Documents/research/FBA_algae_digesate/COBRApy/iCZ843/iCZ843_models'
model = cobra.io.read_sbml_model(join(data_dir, "iCZ843_hetero.xml"))
model.reactions[15].upper_bound = -0 #ammonia
model.reactions[15].lower_bound = -98.3
model.reactions[27].upper_bound = -0 #acetate
model.reactions[27].lower_bound = -3.3
model.reactions[14].upper_bound = -0 #phosphate
model.reactions[14].lower_bound = -10
model.reactions[16].upper_bound = -0 #nitrate
model.reactions[16].lower_bound = -30.3
model.reactions[20].upper_bound = -0 …

我有以下代码和它生成的图。我的目标是在第二个图（右）上绘制红色平面上的一维高斯分布。

这样做的目的是表明重叠（代表条件）是高斯分布。我对正确分布的确切方差不感兴趣，而只是直观地显示它。

在python中有什么直接的方法可以做到这一点吗？

谢谢，P

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.mlab import bivariate_normal
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#Make a 3D plot
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5))

################ First Plot ##############
#Parameters to set
mu_x = 0
sigma_x = np.sqrt(5)

mu_y = 0
sigma_y = np.sqrt(5)

#Create grid and multivariate normal
x = np.linspace(-10,10,500)
y = np.linspace(-10,10,500)
X, Y = np.meshgrid(x,y)
Z = bivariate_normal(X,Y,sigma_x,sigma_y,mu_x,mu_y)

# Create plane
x_p = 2
y_p = np.linspace(-10,10,500)
z_p = np.linspace(0,0.02,500)
Y_p, Z_p = np.meshgrid(y_p, …

我想从 3D 场景中删除边框，如下所述。知道该怎么做吗？

这里是生成当前场景的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Create figure
plt.style.use('dark_background') # Dark theme
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Make panes transparent
ax.xaxis.pane.fill = False # Left pane
ax.yaxis.pane.fill = False # Right pane

# Remove grid lines
ax.grid(False)

# Remove tick labels
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_zticklabels([])

# Print chart
file_path = 'charts/3d.png'
fig.savefig(file_path, bbox_inches='tight', pad_inches=0.05, transparent=True)