以surfer 12版本为例: 1.下载世界地图,这里我随便提供一个范例(侵删,忘记出处了): 2.进入surfer软件,选择“MAP”——“NEW”——“BASE MAP”. 以此按照以上步骤,在弹出的对话框中选中我们下载的世界地图,作为底图: 3.本文以采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的温度为例说明: 准备中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约这四个地方的温度信息: 4.采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的经纬度信息: 这里以中国北京为例,鼠标右击中国北京在地图

MATLAB中三维散点图函数为scatter3(x,y,z) 三维火柴图为stem3(x,y,z)

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro') plt.show()#这个智障的编辑器 这样的话,就可以画一个散点图,图中的点分别是(1,4).(2,5).(3,6). 是不是挺难看的,我们来调整一下x,y 的上下界,再画一遍. import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(xmax=7,xmin=0) plt.ylim(ymax=7,ymin=0) plt.plot([1,2,3]

MATLAB三维散点图的绘制(scatter3.plot3) (1)函数scatter3 用法:scatter3(x,y,z,'.',c) % c 为颜色,需和x,y,z长度相同 例子: x=[4229042.63      4230585.02    4231384.96    4231773.63    4233028.58    4233296.71   4235869.68    4236288.29]; y=[431695.4   441585.8      432745.6 4369

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

从事过CAD相关工作的都知道,CAD绘制的方式有二维平面图以及三维图形,三维图形,画三维图方式也是比较简单的.那当然三维图画完后一般还需要进行渲染操作,步骤也是比较简洁的.下面就来给大家操作一下CAD画三维图进行渲染的使用方法. CAD画三维图操作步骤: 1.先还是需要将CAD制图工作进行启动,之后就会进入到操作界面中,选择上方中的“文件”属性选项,点击其中的“新建”功能,就可以新建一个绘图窗口. 2.接着在选择工具栏中的“绘图”选项,在绘图的下拉框中找到“三维网格”选项,选择其中的“球体”进行

jzy3D从入门到弃坑_3 使用jzy3D0.9画2D散点图--多条线条 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 主要思路 将多个线条的二维数组读入Scatter对象 存入到同一个画布中 存入多个Scatter对象中 package momfo.metaheuristics.momfea; import momfo.core.SolutionSet; import org.jzy3d.chart.Chart; import org.jzy3d.chart.ChartLaunche

jzy3D从入门到弃坑_2 使用jzy3D0.9画2D散点图 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 在上一节中安装jzy3D 0.9版本并且运行了3D的例子 https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/103490387 但是我们发现0.9版本只能够画3D图,但是画不了2D图!!!,1.0版本才能画2D图 如下为官网的更新信息 -- 可以很明显的发现,只有在最新的1.0版本中才具有画2D图形的功能 当然我们也有对策,即通过将

这里主要讲述两个方法用matlab画三维图形: 1.mesh函数 先看一个简单的例子: x = ::; y = ::; [X, Y] = meshgrid(x, y); Z = zeros(,); Z = [ ; ; ; ] mesh(X, Y, Z); 这是个简单的用mesh函数画的三维图,结果是: 这里需要注意一点: 矩阵Z的行列,Z的行是Y坐标系的值(meshgrid的右边位置的数y),Z的列是X坐标系的值(meshgrid的左边位置的数x). 那下面讲下我怎么将自己的数据导入到Z矩阵中:

python三维图像输出的代码如下所示:#画3D函数图像输出from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mpl_toolkits.mplot3dfigure=plt.figure()#ax = Axes3D(figure)ax=figure.gca(projection="3d")x1=np.

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as np #bbb=[1 if (i <=0.5 or i >=1.5) else 0 for i in D def fun(x, y): value= x**2+y**2 return value fig1 = plt.figure()ax = Axes3D(fig1)X, Y = np.mgrid[-4:4:40j, -4:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') u=np.linspace(-1,1,100) x,y=np.meshgrid(u,u) z=x**2+y**2 ax.plot_surface(x,y

1. 画三维图片图 axes = Axes3D(fig)这一步将二维坐标转换为三维坐标,axes.plot_surface() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() # 将二维转换为三维的情况 axes = Axes3D(fig) x = np.arange(-4, 4, 0.25) y = np.arange(-4

常用模块导入 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 解决显示异常问题 中文乱码 myfont = fm.FontProperties(fname="字体文件路径") 负号显示

目录 package Process 解决中文乱码问题 simple_plot() scatter_plot() three_dimension_scatter() Jupyter notebook package import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axe

对于matplotlib.pyplot( as plt ) 先输入主体数据部分: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X_train = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,2,1],[3,2,2]]) X_test = np.array([[1,1,1],[2,1,1]]) y_train = np.array([1,1,-1,1]) y_test = np.array([1,-1]) 我们先做二维图:(取

import pandas as pd data = pd.read_csv('D:/suning/iris.csv') data = data.iloc[:,1:] ###2维散点图 import matplotlib.pyplot as plt k=[ 'Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width',] for i in k: for m in k: if i != m: plt.figure(figsize=(10,

一.画二维图 1.原始数据(x,y) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 X = np.array(list(i for i in range(6))) Y = np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace #插值 from scipy.interpolate import spline X_new = np.linspace(X.min(),X.ma

使用surfer软件做等值线图 Surfer软件美国Golden Software公司编制的一款以画三维图(等高线,image map,3d surface)的软件. Surfer具有的强大插值功能和绘制图件能力,使它成为用来处理XYZ数据的首选软件,是地质工作者必备的专业成图软件. 下面主要介绍如何用surfer画平面等值线图. 步骤一 打开surfer11,点击Grid/Data,弹出一个Open Data的窗口,选择一个包含有成图所需数据的excel表格: 点击所选excel文件,会出现一

1.分组散点图 ①xyplot()函数 > library(lattice) > xyplot(mpg~disp, #定义Y~X轴 + data=mtcars, + groups=cyl, #定义分组 + auto.key=list(corner=c(1,1))) #设置图例 ②qplot()函数 > library(ggplot2) #加载包 > qplot(disp,mpg,data=mtcars, + col= as.factor(cyl)) #用颜色分组 > qplo