求助求助，已知三列数据怎么画出三维曲面图
求助各位大佬，第一列数据为X值，第二列数据为Y值，第三列数据有点特殊，是好几个Z值，不知道该怎么把相应的X值Y值和Z值对应上，类似于下面这个图 哦，你的问题是如何使用已知的三列数据来绘制三维曲面图，对吗？首先，我们需要导入绘图库matplotlib和numpy。然后，我们可以使用matplotlib中的`plot_surface`函数来绘制三维曲面图。
以下是一个示例代码，帮助你实现你的目标：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 假设已有的三列数据分别为 x, y 和 z
x =
y =
z = [, # 第1个点的多个Z值
, # 第2个点的多个Z值
,
,
]
# 将列表转换为numpy数组
x = np.array(x)
y = np.array(y)
z = np.array(z)
# 创建一个3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制三维曲面图
ax.plot_surface(x, y, z)
# 标题和轴标签
ax.set_title("3D Surface Plot")
ax.set_xlabel("X Label")
ax.set_ylabel("Y Label")
ax.set_zlabel("Z Label")
# 显示图形
plt.show()
在这个例子中，我们假设x、y和z分别是三列数据的变量。我们使用numpy库将它们转换为numpy数组，然后使用matplotlib库中的`plot_surface`函数绘制三维曲面图。
希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 是要这个效果不：
源代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 数据准备
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z1 = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))
z2 = np.cos(np.sqrt(x**2 + y**2))
# 绘制
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制两个曲面
surf1 = ax.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis', alpha=0.5)
surf2 = ax.plot_surface(x, y, z2, cmap='plasma', alpha=0.5)
# 设置标签和标题
ax.set_xlabel('X Coordinates')
ax.set_ylabel('Y Coordinates')
ax.set_zlabel('Z Values')
ax.set_title('Multiple 3D Surface Plots')
# 显示图形
plt.show() {:5_106:}
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